Sistema para o Controle de Qualidade de Mamógrafos e Geração Automática de Laudos Através da Análise de Imagens de Fantoma

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1 Sistema para o Controle de Qualidade de Mamógrafos e Geração Automática de Laudos Através da Análise de Imagens de Fantoma Bruno Barufaldi, Eduardo F. Santana Departamento de Informática Universidade Federal da Paraíba {bruno.barufaldi, eduardo.freire.87}@gmail.com Elton d. N. Mascena, José R. T. Marques, Leonardo V. Batista Programa de Pós-graduação em Informática Universidade Federal da Paraíba JanKees v. d. Poel Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica Universidade Federal da Paraíba Resumo O câncer de mama é uma das formas mais freqüentes de câncer entre mulheres, sendo mais comum entre as mulheres com idade acima de 50 anos. Atualmente, a forma mais comum e eficiente de prevenção de câncer de mama é através de exames mamográficos. O objetivo do presente trabalho é o de desenvolver um sistema computadorizado, doravante denominado QualiMamo, que possa analisar imagens radiológicas e gerar laudos automaticamente segundo o modelo da AGEVISA-PB. Para isso foram utilizadas imagens radiológicas obtidas através de simuladores radiográficos que representam as estruturas presentes na mamografia, denominados fantomas. Os fantomas são digitalizados e o sistema analisa estas imagens digitalizadas para verificar quais estruturas são visíveis. Os resultados computacionais desta verificação devem, em um futuro estágio, ser correlacionados com a percepção humana para garantir a consistência do sistema. O resultado final aqui apresentado é um protótipo funcional de um sistema capaz de gerar laudos editáveis que colaboram na determinação da conformidade dos mamógrafos. 1. Introdução e Motivação Grave problema de saúde pública mundial, o câncer de mama é a principal causa de óbitos por câncer na população feminina brasileira, tendo ocorrido aproximadamente novos casos e óbitos em 2003 [9]. Em um cenário de envelhecimento populacional e exposição crescente a fatores de risco, a taxa bruta de mortalidade associada ao câncer de mama no Brasil aumentou 69% entre 1979 e Contudo, não existem ainda no país programas governamentais de rastreamento mamográfico em mulheres assintomáticas. O número insuficiente e a má distribuição de mamógrafos, os altos custos do exame e a falta de controle de qualidade das imagens contribuem para agravar o problema [9]. Em países desenvolvidos, menos de 10% dos casos de câncer de mama são diagnosticados em estádios avançados; no Brasil, por outro lado, cerca de 87% dos cânceres de mama diagnosticados no SUS encontram-se em estádios avançados [8]. Ressalta-se que o custo do tratamento do câncer de mama relaciona-se diretamente com o estádio da doença no momento do diagnóstico. Estima-se que o custo médio de tratamento varia de U$ para o estádio I, a U$ (dólares americanos) para o estádio avançado. O estadiamento é determinado com base no tamanho do tumor, na extensão do acometimento linfonodal e na evidência de metástases [11]. O diagnóstico auxiliado por computador [1][4], Computer-Aided Diagnosis (CAD), pode facilitar o trabalho do radiologista e até emitir uma segunda opinião, aumentando as chances de um diagnóstico precoce. A Organização Mundial de Saúde recomenda o rastreamento em massa para enfermidades que constituam problemas sérios de saúde pública, desde que, como ocorre com o câncer de mama, a detecção precoce leve à redução da morbidade e da mortalidade. Os programas de rastreamento objetivam reduzir a mortalidade através da identificação e tratamento dos cânceres em estágios mais precoce. O diagnóstico precoce e a coleta de informações sistemáticas sobre o câncer de mama são imperativos para a aplicação adequada de recursos e mensuração dos progressos associados à política de saúde pública, trazendo grandes benefícios em termos de expectativa e qualidade de sobrevida e de redução de custos laborais, sociais e de tratamento [2]. De acordo com o Colégio Brasileiro de Radiologia (CBR), a mamografia para rastreamento ou exame de controle do câncer de mama deve ser realizada em mulheres assintomáticas, com a seguinte periodicidade: entre 35 e 40 anos, mamografia de base, para determinar o padrão de mama da paciente com a finalidade de comparação com exames posteriores, sendo que, em casos 1

2 de histórico familiar importante (mãe ou irmã com câncer de mama), o primeiro exame poderá ser realizado antes dos 35 anos; entre 40 e 49 anos, mamografia bienal ou anual, se a paciente pertencer a grupo de risco; de 50 anos em diante, mamografia anual [3]. Na busca da padronização do laudo mamográfico, o Brasil adotou o modelo BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System), proposto pelo Colégio Americano de Radiologia e utilizado praticamente em todo o mundo como preditor de malignidade [10]. Os instrumentos mais eficazes para detecção precoce do câncer de mamas são: auto-exame, exame clínico e mamografia, sendo este último um método de diagnóstico excelente e indispensável (quando realizado seguindo os padrões de qualidade). A indicação da mamografia geralmente é feita pelo médico ginecologista ou mastologista. Quando utilizada em mulheres assintomáticas, tem como propósito a detecção precoce da doença, na fase em que o câncer é uma pequena lesão sem expressão clínica [7]. A mamografia é o método mais confiável para detecção de lesões subclínicas; no entanto a inspeção do filme mamográfico é uma tarefa árdua e propensa a erros. A inspeção independente por dois ou mais especialistas aumenta a confiabilidade, mas a elevação nos custos e a escassez de radiologistas limitam essa prática. Além disso, a ampliação de programas de rastreamento nos países desenvolvidos tem aumentado substancialmente a carga de trabalho dos radiologistas, conduzindo à saturação iminente [4]. O Programa de Certificação da Qualidade em Mamografia do Colégio Brasileiro de Radiologia exige que os serviços de mamografia efetuem o registro radiográfico de um simulador de mama, denominado fantoma. O termo fantoma é utilizado pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) para referir-se aos simuladores radiográficos [5], os quais produzem imagens semelhantes às estruturas anatômicas de interesse e uma escala de densidades óticas. O emprego de fantomas permite aplicar os testes de aceitação do mamógrafo e realizar os testes de constância diários, mensais e anuais do programa de controle de qualidade em mamografia, de acordo com as normas do Ministério da Saúde. A AGEVISA-PB (Agência Estadual de Vigilância Sanitária da Paraíba) mantém um programa de controle de qualidade em mamografia de renome nacional devido ao seu impacto técnico-científico e social. As instituições que realizam exames mamográficos enviam mensalmente uma imagem de fantoma à AGEVISA-PB, para avaliação de qualidade. O procedimento adotado pela AGEVISA-PB, contudo, é árduo e relativamente demorado, exigindo um treinamento adequado e larga experiência dos profissionais dedicados ao Programa. Isso dificulta sobremaneira a expansão do programa em âmbito nacional, principalmente nos Estados da federação em que o número de estabelecimentos a serem avaliados é elevado. Além disso, as medidas de qualidade sofrem as limitações próprias à inspeção visual por seres humanos, tais como longo tempo de aferição e subjetividade, que podem ser controlados por intermédio de práticas corretas, mas jamais totalmente eliminados. Dessa forma, é importante a construção de sistemas para auxílio aos processos de controle de qualidade das imagens mamográficas. A utilização de um sistema computadorizado representará a eliminação da subjetividade na avaliação, com a possibilidade de as clínicas adquirirem e empregarem o sistema e, com isso, efetuarem, de forma eficiente, seu próprio controle de qualidade, com a periodicidade adequada. Essa prática proporcionará uma maior qualidade média e menores flutuações de qualidade, bem como a redução nos riscos de interrupção dos serviços, uma vez que o sistema fornecerá às clínicas dados essenciais, que facilitarão a detecção precoce de grande parte dos problemas, antes estes inviabilizarem a operação dos equipamentos [6]. 2. Materiais e Métodos Essa seção descreve algumas ferramentas utilizadas e conceitos básicos de um fantoma, métricas de comparação de imagens e a busca pelas estruturas presentes nos fantomas. Os fantomas utilizados para os testes foram adquiridos comercialmente pela AGEVISA-PB. Figura 1. Fantoma de mama utilizado pela AGEVISA- PB. Para a obtenção das imagens foi utilizado o scanner Microtek, modelo ScanMaker i800, com resolução máxima de 9600x4800 dpi e 48bits de precisão. Porém, as imagens dos fantomas foram adquiridas com 16 bits de níveis de cinza. O sistema QualiMamo está sendo desenvolvido na linguagem Java, em conjunto com a biblioteca do banco de dados relacional H2 Database Engine. Optou-se por se 2

3 utilizar este banco de dados pois o mesmo é eficiente, gratuito e de código aberto. As funções da ferramenta de auxílio ao Controle de Qualidade em Mamografia foram desenvolvidas como plugins para o ImageJ, programa de domínio público em Java, inspirado no NIH Image para MacOS e voltado para o desenvolvimento de aplicações de processamento e análise de imagens. Por ser escrito em Java, é compatível com todos os sistemas operacionais e arquiteturas que possuam uma máquina virtual Java (Java Virtual Machine, JVM) Fantoma O fantoma simula uma mama comprimida entre 4 e 5 cm e possui detalhes que produzem imagens radiograficamente semelhantes às estruturas presentes na mama (microcalcificações, fibras e massas tumorais). Os fantomas possuem ainda estruturas apropriadas para aferição da densidade ótica de fundo e resolução espacial efetiva. São avaliados nos fantomas a definição da imagem (resolução espacial), os detalhes de alto contraste, o limiar de baixo contraste, os detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso), as massas tumorais e a densidade ótica de fundo. Cada uma destas características será detalhada a seguir. alto contraste, semelhantes às microcalcificações. Os fantomas possuem diversos objetos de material denso que simulam microcalcificações de tamanhos variados. Limiar de baixo contraste: Esta medida proporciona uma indicação do limiar detectável para objetos de baixo contraste com alguns milímetros de diâmetro. Novamente, os fantomas possuem diversos objetos de baixo contraste de tamanhos variados (oito discos de baixo contraste que simulam neodensidades). Detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso): Esta medida proporciona uma indicação do limiar detectável para objetos longilíneos de baixo contraste com alguns milímetros de diâmetro. Os fantomas possuem objetos longilíneos de baixo contraste com diversos diâmetros, que simulam extensões de tecido fibroso em tecido adiposo. Deve-se visualizar ao menos até a quarta fibra (0,75 mm de diâmetro) Massas tumorais: Neste caso avalia-se a habilidade de discernir objetos semelhantes às massas tumorais. Os fantomas dispõem de calotas esféricas, com diâmetros e espessuras variadas, que simulam essas massas. Pelo menos deve ser vista até a quarta massa (calota de 4 mm de diâmetro e 2 mm de diâmetro). Densidade ótica de fundo: Mede-se a densidade ótica de fundo em um ponto definido da imagem do fantoma. Todas as medidas de densidade ótica devem estar compreendidas no intervalo de [-20%,+20%] do valor da densidade ótica de referência Localização das estruturas Figura 2. Estruturas do fantoma utilizado. (a) densidades ótica de fundo (b) estrutura de definição da imagem (c) tecido fibroso (d) estrutura de limiar de baixo contraste (e) detalhes de alto contraste (f) massas tumorais. Definição da imagem: A resolução espacial pode ser aferida através de quatro grades metálicas presentes no fantoma, cada uma delas contendo um número diferente de linhas por milímetro (12, 8, 6 e 4 pares de linhas por milímetro (pl/mm). Detalhes de alto contraste: Neste caso avalia-se a capacidade de discernir objetos de pequeno tamanho e Em média, os fantomas utilizados possuem 90MB, o que dificulta no processamento dessas imagens, pois há uma quantidade exorbitante de pixels a processar. Por esse motivo, foram delimitadas regiões de busca pelas estruturas, diminuindo a quantidade de pixels a serem processados. Foram utilizados filtros casados para a localização das estruturas de interesse. Esses filtros possuem a característica de maximizar a saída quando o sinal ao qual o filtro é associado se apresenta na sua entrada. Eles funcionam como correlatores, comparando o sinal de entrada com o sinal do filtro. O sinal do filtro contém informações que podem ser associadas (casadas) ao que se espera de uma estrutura no fantoma. O sistema permite verificar se uma região é visível pela comparação da média dos pixels interior da região com os pixels de sua vizinhança. Também é possível aferir as densidades óticas, relacionando-as com os níveis de cinza do scanner utilizado. A densidade ótica de fundo é tomada como base para o processamento da imagem radiográfica. Após as densidades terem sido localizadas e seus respectivos 3

4 níveis convertidos em escalas de densidade, o software busca as outras estruturas a partir da densidade ótica de fundo. Primeiramente, são localizados os centros das densidades com níveis de cinza mais claro e mais escuro. A partir daí, é determinado o ângulo de rotação utilizado para a localização das estruturas, visto que no momento em que as imagens são digitalizadas pode ocorrer o posicionamento incorreto das mesmas Detecção das Estruturas O sistema permite determinar a visibilidade das estruturas calculando a diferença entre a média dos níveis de cinza em regiões internas e externas às estruturas de interesse. Os resultados indicam que o sistema desenvolvido é capaz de localizar as estruturas de interesse nas imagens de fantoma. A Figura 5 mostra o resultado da detecção, com as estruturas pintadas após serem localizadas. As estruturas demarcadas na ilustração são as grades metálicas, os detalhes de alto contraste, os discos de baixo contraste, os detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso), as massas tumorais e a densidade ótica de fundo. Figura 3. Filtro casado circular e raios de detecção das estruturas Para a detecção das fibras (tecido fibroso) também serão utilizados filtros casados. Por esses objetos não serem circulares, porém, necessitam de um filtro que se adeque à sua forma. Para a localização dos objetos de baixo contraste e massas tumorais, foi utilizado um mecanismo semelhante às outras estruturas circulares, comparando níveis de cinza de pixels internos e externos à região que possa conter uma estrutura. A Figura 4 mostra a utilização de um filtro casado para detecção de uma estrutura do fantoma. A partir do valor do raio interno e do externo, consegue-se detectar a estrutura pelo valor da diferença de seus pixels. Figura 4. Diferença dos níveis internos e externos de cinza dos filtros casados. 3. Resultados Os resultados obtidos serão apresentados por meio do protótipo funcional da interface gráfica com o usuário, do banco de dados desenvolvido e da detecção das estruturas utilizando o QualiMamo. Figura 5. Localização das estruturas Banco de Dados Para armazenar as informações referentes aos estabelecimentos, dados clínicos e laudos do QualiMamo, ou seja, toda a informação necessária ao diagnóstico médico e ao controle de qualidade, foi necessária a utilização de um banco de dados. Inicialmente, foi elaborado um modelo em rede que descreve a diagramação dos dados, denominado Diagrama Entidade-Relacionamento (DER), desenvolvido a partir das associações entre as diferentes entidades pertencentes ao sistema QualiMamo. Em seguida, foram feitos tratamentos na implementação do software de maneira a assegurar a integridade do sistema. Após isso, são montadas as tabelas (Estabelecimento, Médico, Fantoma, Chassis, Mamógrafo, Processadora e Laudo). Também foram implementados métodos de verificação e tratamento de erros para que não haja qualquer equivoco no armazenamento das informações. O processo de armazenamento é feito a partir dos dados cadastrados no sistema. Depois da seleção, a imagem de fantoma é processada, obtendo-se informações que atualizarão as tabelas do banco, podendo, assim, ser 4

5 exibido o diagnóstico computacional na apresentação dos laudos gerados. Embora apenas um protótipo funcional do QualiMamo tenha sido elaborado, o banco de dados contém todas as funcionalidades iniciais requeridas pelo projeto. A Figura 6 representa a visualização de um laudo gerado após a verificação das imagens de fantoma. Essas informações são armazenadas diretamente no banco de dados e podem, também, ser editadas. A Figura 7 apresenta o painel principal do Sistema QualiMamo. As quatro funcionalidades básicas do sistema ficam indicadas por botões interativos para facilitar a manipulação do sistema pelo usuário. A Figura 8 mostra o painel para o processamento das imagens mamográficas. Nesse intuito, é preciso informar, por parte do usuário, a data e o estabelecimento relacionado à imagem. Figura 7. Tela principal do QualiMamo Figura 6. Laudo mensal gerado a partir do QualiMamo Interface gráfica do sistema O sistema é composto por uma janela principal, na qual o usuário pode executar as funcionalidades básicas determinadas pelos requisitos da AGEVISA-PB. A interação da interface com o usuário possibilita analisar a imagem do fantoma e gerar laudos técnicos automaticamente. As atividades essenciais do sistema são as de adicionar um novo estabelecimento, processar a imagem, consultar laudos técnicos e consultar dados cadastrais. Ao selecionar a opção de adicionar um novo estabelecimento, é necessário que o usuário preencha todos os campos obrigatórios de acordo com regras pré-determinadas, caso contrário, aparecerão mensagens de erro indicando o cadastramento incorreto. As imagens da primeira versão do protótipo funcional de interface com o banco de dados do sistema estão representadas nas Figura 7 e Figura 8. Figura 8. Tela do QualiMamo para processar um Fantoma 4. Discussão e Conclusões O sistema em desenvolvimento será uma ferramenta de grande utilidade para a qualidade do diagnóstico médico. Foram incorporados ao QualiMamo métodos de ajuste geométrico de imagens radiológicas, bem como uma metodologia para aferir a conformidade dos mamógrafos a partir desses fantomas. 5

6 Além disso, a produção automática de laudos editáveis e o armazenamento das informações no banco de dados tornam-se úteis para a conclusão dos relatórios finais dos estabelecimentos. Seguiu-se o padrão adotado pela AGEVISA-PB, com todos os campos necessários para determinar a qualidade dos mamógrafos utilizados pelas clínicas. As maiores dificuldades encontradas estão relacionadas às características da linha de fantomas adotados pela AGEVISA-PB e pelos serviços de mamografia da Paraíba. Os fantomas dessa linha são confeccionados de forma artesanal, o que ocasiona variações não desprezíveis na localização e opacidade das estruturas de interesse. O sistema deve ser suficientemente flexível para localizar precisamente as estruturas em qualquer fantoma específico dessa linha. Considerando-se o elevado nível de ruído presentes nos filmes, bem como aqueles introduzidos pelo processo de digitalização, o baixíssimo nível de contraste e as dimensões muito reduzidas de algumas das estruturas de interesse, essa tarefa é muito desafiadora. Contudo, o sistema já é capaz de localizar com alto grau de precisão praticamente todas as estruturas presentes nos fantomas. Para estabelecer a correlação entre a percepção do especialista e as métricas computacionais extraídas, a estratégia será comparar a opinião de dois ou mais especialistas sobre a perceptibilidade de estruturas sutis do fantoma e procurar identificar estatisticamente a relação entre a percepção humana e os valores numéricos extraídos pelo computador. Outra vantagem do sistema está na correlação entre os especialistas da AGEVISA-PB e a visão computacional do sistema, pois os métodos de avaliação dos fantomas utilizados atualmente por esses especialistas mantêm um programa de controle de qualidade em mamografia de renome nacional devido ao seu impacto técnico-científico e social. Esse procedimento computacional eliminará a subjetividade na análise dos fantomas efetuadas pelos técnicos da AGEVISA-PB. Para estabelecer a correlação entre a percepção do especialista e as métricas computacionais extraídas, a estratégia será comparar a opinião de dois ou mais especialistas sobre a perceptibilidade de estruturas sutis do fantoma e procurar identificar estatisticamente a relação entre a percepção humana e os valores numéricos extraídos pelo computador. Futuramente, após o término do trabalho, essa ferramenta de auxílio ao diagnóstico médico pode-se tornar viável para popularizar o processo de automação para o controle de qualidade dos mamógrafos. 5. Agradecimentos Ao CNPq e ao Programa de Educação Tutorial (PET) em Ciência da Computação da UFPB, pelo apoio na forma de bolsas de pesquisa. 6. Referências [1] ALMEIDA, C. W. D.; SILVA, F. P. R.; BATISTA, L. V.; BRASIL, L. M. Desenvolvimento de um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico para Mamografia Digital. Proceedings of the International Federation for Medical and Biological Engineering (IFMBE Proceedings), p , [2] ANDERSON, B.O. et al. Overview of Breast Health Care Guidelines for Countries with Limited Resources ; Breast J., 9 (Suppl. 2):S42-S50, [3] ANDRADE, L. M. Estudos In Vitro de Câncer de Mama Humano da Linhagem MDAMB-231 Irradiado por Co-60 & Estudos Correlatos [4] ASTLEY, S.; GILBERT, F. Computer-aided Detection in Mammography, Clinical Radiol. 59: , [5] Brasil. Ministério da Saúde. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Radiodiagnóstico Médico: Desempenho de Equipamentos e Segurança. Brasília: Ministério da Saúde, p. (Série A. Normas e Manuais Técnicos) (ISBN ). [6] CARVALHO, J. F. G.; SILVA, M. F. M. P.; LINS, M, F. B. P.; BARBOSA, H. T. L.; SOUSA, J. B.; SILVA, P. R.; CAMINHA, F. T.; BULCAO, S. B.; MORAIS, M. I. AGEVISA-PB Relatório Anual de Atividades [7] CORREA, R. S. Impacto de um programa de avaliação de qualidade de serviços de mamografia do DF [dissertação de Mestrado], Brasília (Br): Faculdade em Ciência de Saúde-Universidade Brasília, [8] COSTA, M.; GOMES, S.; ALMEIDA, R. Perfil do Atendimento Ambulatorial de Mulheres com Câncer de Mama no Estado do Rio de Janeiro. Proc. Int. Federat. Med. and Biol. Eng. 1: , [9] GODINHO, E., KOCH, H. Rastreamento do Câncer de Mama: Aspectos Relacionados ao Médico, Radiol. Bras. 37(2):91-99, [10] VIEIRA, A.; TOIGO, F. Classificação BI-RADS : Categorização De Mamografias. Radiol. Bras., 35(4): , [11] WILL, B.; BERTHELOT J.; LE PETIT, C.; TOMIAK, E.; VERMA, S.; EVANS, W. Estimates of the lifetime costs of breast cancer treatment in Canada. Eur. J. Cancer; 36:724 35,