Email
Parola
Remember Me
 
Instructiuni pentru versiunea in limba romana.
Versiunea in limba romana poate fi vizualizata doar de Membrii SRC.
Daca nu sunteti membru SRC va puteti inscrie aici
Email
 
Un email va fi trimis catre adresa de email indicata.
(va rugam verificati si in folderul spam)
Recuperare parola - daca nu aveti parola sau ati uitat-o dati click aici. << Inapoi la Login
Romanian Society of Surgery Magazine

Back to contents
Cotati articolul, cu note de la 1 la 5     

Utilizarea spectrului fractal în diagnosticarea leziunilor mamare
D. A. Crisan, M. Lesaru, R. Dobrescu, C. Vasilescu (Chirurgia, 102 (1): 27-30)
Introducere
Cancerul de sân este una dintre cele mai frecvente boli întâlnite la femei. În tãrile vestice 10% dintre femei sunt, la un moment dat în cursul vietii, diagnosticate pozitiv. La ora actualã, mamografia este cel mai eficient mijloc de detectie si diagnosticare a leziunilor mamare. Întrucât examenele medicale periodice tind sã devinã un lucru obisnuit, numãrul de mamografii interpretate de radiolog creste dramatic. Din acest motiv, se impune realizarea unui sistem automat de analizã (CADM - Computer-Aided Diagnosis of Mammograms) care sã îl ajute în luarea deciziilor.
Studiind trãsãturile morfologice si de contur ale leziunilor mamare, Colegiul American de Radiologie propune utilizarea, în procesul de diagnosticare, a clasificãrii BI-RADS (Breast Imaging Report Data System), care cuprinde cinci clase: BI-RADS 1 - BI-RADS 5 (1).
În linii mari, clasele 1-3 sunt asociate leziunilor benigne si cuprind forme regulate cu contur clar. Clasa BIRADS 5 este asociatã cazurilor maligne si cuprinde forme cu contur neregulat. Categoria BIRADS 4 se referã la anomalii suspecte, nedeterminate, caracterizate în general printr-un contur sters, leziunea putând fi greu delimitatã de restul tesutului. În cazul acestei a patra categorii, care prezintã un risc de malignitate cuprins între 5-50%, diagnosticarea benign/malign necesitã examinãri suplimentare, eventual biopsie (2).
Cercetãri anterioare aratã cã dimensiunea fractalã este o alternativã viabilã pentru analiza imaginilor, imagistica medicalã ocupând un loc aparte. Analiza trãsãturilor fractale a dus la obtinerea de rezultate importante în scopul caracterizãrii complexitãtii profilelor epitelice ale tesuturilor normale, respectiv tumorilor în patologia oralã (3). Proceduri similare de analizã fractalã au fost utilizate cu succes de cãtre un grup de cercetãtori români în încercarea de a efectua o clasificare histopatologicã a cancerului gastric, prin investigarea relatiei dintre complexitatea interfetei epiteliale (caracterizatã prin dimensiunea fractalã) si caracterul histologic malign al tumorii gastrice (4)(5).
În ceea ce priveste analiza automatã a mamografiilor, prin extragerea trãsãturilor fractale s-a reusit reducerea semnificativã a volumului de date ce urmeazã a fi analizat de cãtre sistemul automat de diagnosticare (6).
Plecând de la ideea cã geometria fractalã este un instrument dedicat analizei formelor si cã dimensiunea fractalã permite cuantificarea gradului de neregularitate al unui contur, în lucrarea de fatã s-a urmãrit studierea mãsurii în care analiza fractalã este un instrument eficient pentru a decide dacã o leziune din categoria BI-RADS 4 (deci o leziune suspectã cu contur sters) este benignã, fãrã a mai fi necesare examene suplimentare.

Material si Metodã
Leziuni mamare
Pentru verificarea ipotezelor de lucru, s-a efectuat un studiu pe 30 de mamografii clasificate BIRADS 4 din baza de date a Departamentului Imagisticã Medicalã a Institutului Clinic Fundeni. Cele 30 de mamografii au fost clasificate BI-RADS 4 în urma examinãrii prin metode conventionale; între acestea 18 prezentau leziuni benigne iar 12 prezentau leziuni cel mai probabil maligne. Imaginile în format .jpeg de mãrime aproximativ 1024X1024 au fost convertite în imagini .bmp, true color. Pentru fiecare imagine s-a trasat de cãtre specialistul radiolog o zonã de interes (FAR- Focus Attention Region) care a fost supusã analizei.
Metoda de calcul a dimensiunii fractale
1. Dimensiunea box-counting
Dimensiunea fractalã - fie cã este dimensiunea Hausdorff - Besicovitch, fie dimensiunea Minkowski-Bouligand, sau Kolmogorov- surprinde anumite trãsãturi ale formei analizate. Asa cum demonstreazã cercetãtorul american Andrew Einstein, nu toate dimensiunile fractale sunt aplicabile pentru o problemã particularã (7)(8).
În studiul efectuat, s-a demonstrat cã dimensiunea globalã box-counting (9) este un instrument pertinent pentru analiza fractalã a mamografiilor. Metoda utilizatã prezintã douã avantaje majore: este usor de implementat în cazul utilizãrii calculatorului si poate fi aplicatã pentru imagini oricât de complexe. În analiza efectuatã a fost utilizat un algoritm modificat pentru determinarea dimensiunii box-counting a imaginilor binare:
· se citeste imaginea originalã (binarã);
· se extrage conturul prin eliminarea punctelor interioare obiectului: punctele negre care au toti cei opt vecini (N, N-E, E, S-E, S, S-V, V, N-V) negri sunt eliminate;
· se selecteazã zona de analizã;
· se calculeazã dimensiunea box-counting, considerând pãtrate de acoperire de laturi diferite s si numãrând de fiecare datã pe cele N(s) care contin cel putin un punct al formei. Valorile obtinute sunt logaritmate si reprezentate grafic într-o curbã a cãrei pantã este dimensiunea box-counting.
2. Spectrul fractal
Fiecare imagine a fost analizatã prin cuantificarea numericã a complexitãtii conturului leziunii. Pentru aceasta s-a utilizat urmãtorul algoritm (10) pentru fiecare ton de gri continut în zona de interes:
· se binarizeazã imaginea (utilizând ca prag tonul curent de gri): tot ce este peste prag (inclusiv pragul) se considerã alb (obiect), tot ce este sub prag se considerã negru (fundal);
· se extrage conturul prin eliminarea punctelor interioare obiectului: punctele negre care au toti cei opt vecini (N, N-E, E,S-E, S, S-V, V, N-V) negri sunt eliminate;
· se calculeazã dimensiunea box-counting pe zona selectatã si se memoreazã.
Aplicând algoritmul box-counting pentru fiecare ton de gri din zona selectatã se obtine spectrul dimensiunii fractale în care fiecãrui ton de gri îi este asociatã o dimensiune fractalã (figura 1) .
Interpretare
Forma spectrului a confirmat ipoteza prin care leziunile catalogate BIRADS 4 au o evolutie constantã în raport cu variatia nivelului de gri utilizat la binarizare. Mai mult, valoarea dimensiunii fractale care caracterizeazã aceastã stabilitate este în general mai ridicatã în cazurile foarte probabil de cancer si mai scãzutã în cazul leziunilor benigne.
Figura 1a
Figura 1b
Figura 2

Rezultate
Aplicând algoritmul box-counting pentru fiecare ton de gri din zona selectatã a fost obtinut spectrul dimensiunii fractale. Forma spectrului a confirmat ipoteza prin care leziunile catalogate BI-RADS 4 au o evolutie constantã în raport cu variatia nivelului de gri utilizat la binarizare. Mai mult, valoarea dimensiunii fractale care caracterizeazã aceastã stabilitate este în general mai ridicatã în cazurile foarte probabil de cancer si mai scãzutã în cazul leziunilor benigne. Rezultatele experimentale efectuate sunt prezentate în fig. 2; ele au confirmat aceastã ipotezã si au dus la stabilirea pragului critic 1.40.
În graficul de mai sus sunt reprezentate valorile medii ale dimensiunii fractale pe portiunea spectrului în care are loc o evolutie aproximativ constantã. Valorile din stânga apartin cazurilor benigne, în timp ce valorile din dreapta caracterizeazã leziunile cel mai probabil maligne. Se observã cã ipoteza de la care s-a plecat se verificã: în cazul leziunilor benigne, dimensiunea fractalã (medie) este mai scãzutã, sub 1.4, în timp ce în cazurile cu risc mare de malignitate aceste valori se situeazã peste pragul 1.4.

Discutii
Interpretarea spectrului fractal
Un contur sters, ce caracterizeazã anomaliile din clasa BI-RADS 4, este cauzat de infiltratiile leziunii în tesutul înconjurãtor. În acest caz anomalia se confundã cu tesutul înconjurãtor, ceea ce duce la o variatie usoarã a structurii formei analizate pentru praguri de gri consecutive, în interiorul unui interval. Faptul cã pentru mai multe praguri de gri consecutive forma îsi mentine structura este evidentiat prin existenta unei portiuni constante în spectrul dimensiunilor fractale.
Cum dimensiunea fractalã creste odatã cu gradul de neregularitate al conturului si cum un contur neregulat este asociat cancerului, în timp ce un contur regulat este asociat unei leziuni benigne, devine natural faptul cã în cazurile maligne dimensiunea fractalã este crescutã. Prin urmare, pentru a decide dacã o leziune din categoria BIRADS 4 necesitã sau nu biopsie, radiologul poate opta pentru cãutarea în spectrul dimensiunilor fractale a unei portiuni constante (ce caracterizeazã conturul sters) si poate decide asupra diagnosticului în functie de mãrimea acestei dimensiuni fractale.

Concluzii
Cresterea complexitãtii leziunii, exprimatã printr-o crestere a valorii medii a dimensiunii fractale a conturului, poate fi un indicator viabil în diagnosticarea unei leziuni mamare clasificatã, prin metode conventionale, BI-RADS 4. Studiile efectuate pot servi la îmbunãtãtirea procesului de diagnosticare a leziunilor BI-RADS 4, fãrã a mai fi necesare investigatii suplimentare, precum si a altor procese cum ar fi urmãrirea evolutiei în timp a anomaliilor mamare si a cãutãrilor în baze de date dedicate.

Bibliografie
1. Breast Imaging Reporting Data System - http://www.birads.at.
2. Lesaru, M. - Analiza mamografiilor, note de curs, 2005 (observatii nepublicate).
3. Landini, G. - Complexity in tumor growth patterns. În “Fractals in Biology and Medicine“. Ed. G.A. Losa (Birkhauser Verlag), 1998, pag. 268-284.
4. Vasilescu, C., Herlea, V., Talos, F., Ivanov, B., Dobrescu, R. - Differences between intestinal and diffuse gastric carcinoma: a fractal analysis. In “Interdisciplinary applications of fractal and choose therapy“, sub redactia lui Dobrescu R., Vasilescu C., Editura Academiei Române (Bucuresti), 2004.
5. Dobrescu, R., Talos, F., Vasilescu, C. - Using fractal dimension for cancer diagnosis, - VIPromCom Conference, Zadar, 2002.
6. Sari-Sarraf, H., Gleason, S., Hutson, K., Hubner, K. - A Novel Approach to Computed Aided Diagnosis of Mammographic Images, 3rd IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, 1996.
7. Einstein, A., Wu, H. S., Sanchez, M., Gil, J. - Fractal characterization of chromatin appearance for diagnosis in breast cytology. Journal of Pathology, 2001, 195:366.
8. Einstein, A., Wu, H. S., Gil, J. - Self-affinity and lacunarity of chromatin texture in benign and malign breast epithelial cell nuclei, Phys. Rev. Len., 1999, pag. 397-400.
9. Crisan, D. - Image Processing using Fractal Techniques, Tezã de doctorat, Universitatea POLITEHNICA Bucuresti, 2005.
10. Rusu, M. - Formarea si prelucrarea imaginilor. Analiza fractalã a formelor, prezentare Seminar IAFA, 2003 (observatii nepublicate).


Back to contents

© CPH 2017