Mamografia digital: perspectiva atual e aplicações futuras

Freitas, Andréa Gonçalves de; Kemp, Carla; Louveira, Maria Helena; Fujiwara, Sandra Maria; Campos, Leandro Ferracini

doi:10.1590/s0100-39842006000400012

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“…A neoplasia de mama é a causa mais frequente de óbitos por câncer em mulheres no mundo e tem como principal aliado a mamografia digital para o diagnóstico precoce e rastreio, sendo este estabelecido pelo Instituto Nacional de Câncer Norte-Americano, Ministério da Saúde do Brasil (MS) e Sociedade Brasileira de Mastologia (SBM) 4,7 . No entanto, não existe um consenso sobre a faixa etária de início do rastreio, já que a SBM, a Federação Brasileira das Associações de Ginecologia e Obstetrícia e o Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem indicam o rastreamento anual a partir dos 40 anos, divergindo do MS, que preconiza exames bianuais a partir dos 50 anos.…”

Section: Introductionunclassified

Eficácia da campanha “Outubro Rosa” no rastreamento do câncer de mama baseada no BIRADS®

Silva

Martins²

2019

Rev Cienc Saude

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Introdução: O câncer de mama é a segunda neoplasia mais comum entre as mulheres do mundo e a causamais frequente de óbitos. A mamografia é o principal método de imagem para o rastreio e diagnóstico precoce. Objetivo: Analisar o impacto da política de saúde da campanha “Outubro Rosa” sobre o diagnóstico precocedo câncer de mama e os resultados de suas estratégias de marketing social. Métodos: Estudo observacional, descritivo, transversal e retrospectivo, a partir da coleta e análise deregistros de mamografias no SISMAMA, padronizados no Breast Imaging Reporting and Data System(BIRADS®) realizado em um hospital quaternário no ano de 2016. Resultados: Foram realizadas 1.844 mamografias no serviço de diagnóstico por imagem. A análise do número de exames realizados nos meses anteriores (janeiro a setembro) e posteriores (outubro a dezembro)à campanha evidenciou um aumento estatisticamente significativo no número médio de exames após o“Outubro Rosa” (125,8 exames/mês vs 237,3 exames/mês; p = 0,003). Observou-se que a categoriaBIRADS® 2 (achados mamográficos benignos) representou a maioria dos resultados (40,9%). Não houve diferença estatisticamente significativa entre a categorização BIRADS® para o mês de outubro emcomparação com os demais meses do ano. Conclusão: Foi possível demonstrar que a campanha do “Outubro Rosa” cumpriu seu objetivo, como políticade saúde pública, de estimular o rastreamento do câncer de mama pelas mulheres brasileiras.

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Section: Introductionunclassified

Eficácia da campanha “Outubro Rosa” no rastreamento do câncer de mama baseada no BIRADS®

Silva

Martins²

2019

Rev Cienc Saude

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“…O uso das novas tecnologias vem contribuindo cada vez mais para melhorar o diagnóstico em mamografia. Entretanto, elas trazem grandes desafios no estabelecimento dos padrões de desempenho dos equipamentos, dos critérios de qualidade das imagens clínicas e na otimização das doses de radiação recebidas pelas pacientes [1], [2]. Resultados do estudo realizado por Coutinho [3] mostram a tendência de doses acima dos níveis aceitáveis em serviços que usam o sistema CR.…”

Section: Introductionunclassified

Avaliação da dose e do contraste em sistemas de mamografia computadorizada – CR

2018

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RESUMONovas tecnologias em radiologia digital são uma realidade no país e avançam substituindo os sistemas convencionais. Em mamografia, o sistema digital mais usado é a radiografia computadorizada (CR). Este sistema, quando não otimizado, pode requerer o emprego de doses no tecido glandular da mama acima dos níveis aceitáveis para se obter imagens com contraste adequado. A otimização dos sistemas de mamografia digital em um serviço tem como referência os valores da razão contraste-ruído (CNR) e da dose glandular média (DGM) usados pelo sistema de imagem (mamógrafo e digitalizador CR). Este estudo foi realizado em um serviço que utiliza três mamógrafos e dois digitalizadores CR de diferentes fabricantes, formando cinco sistemas de imagem distintos. Ele teve como objetivo comparar o desempenho destes sistemas em termos das CNRs para as técnicas radiográficas (kV, combinação alvo/filtro e mAs) utilizadas para radiografar mamas de diferentes espessuras e das respectivas DGMs. Os resultados mostram que, nos cinco sistemas, as técnicas radiográficas usadas para radiografar mamas de diferentes espessuras produziam DGMs dentro dos níveis aceitáveis, porém, as CNRs estavam inferiores aos valores aceitáveis, indicando que o serviço estava produzindo imagens com contraste reduzido ou ruído aumentado. Foi constatado que a otimização da CNR e da DGM não foi implementada devido a limitações do dispositivo de controle automático de exposição (CAE). Assim, o processo de otimização possível deverá estabelecer as técnicas radiográficas que produzem as maiores CNRs com as DGMs não ultrapassando os níveis aceitáveis para as mamas de diferentes espessuras.Palavras-chave: CNR, Dose glandular, Mamografia digital.

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“…Such schemes can work as a second opinion to radiologists, since they can refer to the location and nature of these structures [10], [11]. According to Freitas et al [12], the use of CAD schemes has resulted in a reduced number of false-positive (FP) cases.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Unsupervised Breast Masses Classification through Optimum-Path Forest

Ribeiro

Passos

Silva

et al. 2015

2015 IEEE 28th International Symposium on Computer-Based Medical Systems

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Abstract-Computer-Aided Diagnosis (CAD) can be divided into two main categories : CADe (Computer-Aided Detection), which is focused on the detection of structures of interest, as well as to assist radiologists to find out signals of interest that might be hidden to human vision; and the CADx (ComputerAided Diagnosis), which works as a second observer, being responsible to give an opinion on a specific lesion. In CADe -based systems, the identification of mammograms with and without masses is highly needed to reduce the false positive rates regarding the automatic selection of regions of interest. The main contribution of this study is to introduce the unsupervised classifier Optimum-Path Forest to identify breast masses, and to evaluate its performance against with two other unsupervised techniques (Gaussian Mixture Model and k-Means) using texture features from images obtained from a private dataset composed by 120 images with and without the presence of masses.

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Mamografia digital: perspectiva atual e aplicações futuras

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Eficácia da campanha “Outubro Rosa” no rastreamento do câncer de mama baseada no BIRADS®

Eficácia da campanha “Outubro Rosa” no rastreamento do câncer de mama baseada no BIRADS®

Avaliação da dose e do contraste em sistemas de mamografia computadorizada – CR

Unsupervised Breast Masses Classification through Optimum-Path Forest

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