TÉCNICA DE AQUISIÇÃO DE MAMOGRAMAS PARA OTIMIZAR O PROCESSAMENTO DE IMAGENS

Transcrição

1 TÉCNICA DE AQUISIÇÃO DE MAMOGRAMAS PARA OTIMIZAR O PROCESSAMENTO DE IMAGENS Henrique Jesus Quintino de Oliveira 1 & Annie France Frère 1 1 Nucleo de Pesquisas Tecnológicas Universidade de Mogi das Cruzes SP Av. Dr. Cândido Xavier de Almeida Souza, Mogi das Cruzes SP BRASIL quintino@npt.umc.br RESUMO Desenvolvemos uma simulação computacional para determinar uma técnica que permite obter mamografias com fundo mais uniforme a fim de facilitar a detecção de microcalcificações realizada por processamento de imagens. Na simulação usamos espectros de raios X emitidos por ânodos de molibdênio (22 a 5 kvp) e por ânodos de tungstênio (5 a 14 kvp). Simulamos a interação dos raios X com camadas de tecido mole de diversas espessuras, para calcular os níveis de cinza resultantes. Os tecidos simulados foram divididos em fibroso, adiposo e carcinoma. Todas combinações de espessuras foram duplicadas, sendo que numa das cópias parte do tecido foi substituído por uma microcalcificação de,5mm de espessura. Calculamos a relação entre o contraste da microcalcificação e o contraste total dos tecidos, para várias técnicas de exposição. Os resultados mostram que, com a elevação da kvp, ocorre a uniformização dos tecidos na imagem, o que favorece os programas de processamento de imagens, que buscam detectar as microcalcificações associadas aos tumores mamários. Palavras chave: detecção de microcalcificações, simulação mamográfica, processamento de imagens, espectro de raios X. 1. INTRODUÇÃO Buscando alternativas que visam minimizar os problemas existentes na detecção de sinais que indicam a presença de anormalidades na mama, em particular microcalcificações, vários pesquisadores concluíram que a complexidade do fundo, causada pela diferença de contraste entre os tecidos moles da mama, dificulta a detecção[1]. Em particular o tamanho reduzido e o baixo contraste das microcalcificações são fatores que prejudicam a detecção precoce. No entanto, a detecção pode aumentar se o fundo for mais uniforme, mesmo que o tamanho e o contraste dos sinais sejam pequenos. Na última década, métodos para o Diagnóstico Auxiliado por Computador ( CAD ) foram amplamente pesquisados a julgar pela quantidade de trabalhos publicados [2],[3]. Os sistemas têm por função fornecer uma segunda opinião aos radiologistas, alertando-os para sinais que poderiam passar desapercebidos. A utilização dos CADs oferece inúmeras vantagens porque eles não apresentam fadiga ou cansaço, não alteram seus critérios de um exame para outro e são de baixo custo. No caso dos CADs aplicados à mamografia a maior dificuldade que aparece, quando se pretende detectar, segmentar e classificar microcalcificações com o objetivo de estabelecer diferenças entre anormalidades malignas e benignas, é o borramento de fundo causado pela presença dos tecidos adiposos e fibrosos [4]. Para minimizar o problema os pesquisadores desenvolveram algoritmos que tentam uniformizar o fundo sem prejudicar os sinais [2] ou tornar a detecção independente do fundo [3], procurando formas específicas na imagem. Acreditamos que devido a utilização cada vez maior dos sistemas CADs para a detecção de microcalcificações [5], é necessário desenvolver técnicas de aquisição de imagens mamográficas também voltadas para o processamento de imagens. As características de absorção dos tecidos são próximas em alta energia. Portanto, aumentando a tensão aplicada ao tubo poderemos obter uma uniformização da imagem de fundo, o que facilitará a detecção das microcalcificações por processamento de imagem. Determinamos as energias mais convenientes para esta uniformização do fundo por simulação computacional. 2. METODOLOGIA Modelo para simulação dos tecidos - Realizamos o estudo simulando uma mama comprimida de 5mm de espessura com as seguintes distribuições de tecidos mole: camada A contendo gordura na forma de uma escada que varia de 5mm a 45mm de espessura; camada B contendo tecido fibroso em forma de escada que varia de 5mm a 4mm de espessura. As duas camadas foram acopladas de modo a formar um bloco com espessura constante de 45mm. Sobre este bloco foi adicionada a camada C, uniforme, contendo 5mm de carcinoma, totalizando assim os 5mm. Este bloco de tecidos foi duplicado e modificado na camada C, que foi reduzida para 49,5mm de modo que pudesse acomodar a camada D que é constituída de,5 mm de microcalcificação.

2 Espectros de raios X - Para calcular a interação dos raios X com os tecidos utilizamos as medidas de Boone & Seibert [6] para simular espectros de ânodo de tungstênio e de Bonne et. al. [7] simular para espectros de ânodo de molibdênio. Os espectros de tungstênio variam de 5 a 14 kvp e foram discretizados em passos de 1 kev. Os espectros de molibdênio variam de 22 a 5 kvp e foram discretizados em passos de.5 kev. Determinação dos coeficientes de atenuação linear (µ) dos tecidos - Os coeficientes de atenuação dos tecidos da mama foram obtidos dos trabalhos de Johns & Yaffe [8]. A microcalcificação foi simulada como sendo composta de osso cortical e seus coeficientes de atenuação foram obtidos do trabalho de Hubbell [9]. Dado que estes autores fornecem poucos valores de coeficientes na faixa de energia utilizada foi necessário realizar uma interpolação, para obter os coeficientes em cada uma das energias do espectro de raios X. Calculo da interação dos raios X com os tecidos simulados - Para calcular a quantidade total dos fótons que atravessaram os tecidos numa certa posição do bloco, ou seja, para uma certa combinação de espessuras utilizamos a Lei de Lambert-Beer na forma da equação 1: kvp µ j, i x j j= tecido Itotal = Ioie (1) i= onde: I total : intensidade total gerada pelo espectro total; Io i : intensidade para cada faixa do espectro; µ j,i : (coeficiente de atenuação linear de cada tecido da mama em cada energia do espectro); X j : espessura em centímetros de cada tecido da mama Calculamos as intensidades totais para cada combinação de espessura dos tecidos moles da mama simulada com e sem a microcalcificação. As intensidades obtidas para cada espectro e para cada combinação foram normalizadas em níveis de cinza (8 bits). Consideramos a exposição dos tecidos de tal maneira que a menor intensidade sobre o sensor produzisse o nível de cinza máximo, ou seja branco, isto é o mesmo que considerar nosso detector como sendo ideal. Razão entre contraste das microcalcificações e contraste do fundo A detecção das microcalcificação por programas de processamento de imagens depende, entre outros fatores, dos contrastes que são: a) o contraste entre a microcalcificação e as regiões ao seu redor, que chamamos de contraste de detecção; b) o contraste entre os tecidos que estão nas vizinhanças da microcalcificação que chamamos de contraste total. Quanto maior o contraste de detecção melhor a possibilidade de segmentação do sinal, por outro lado quanto maior o contraste total menor esta possibilidade. Portanto, quanto maior o contraste de detecção em relação ao contraste total maior será a chance de identificar o sinal. Através da simulação calculamos os níveis de cinza para as diversas espessuras, sendo que as diferenças entre eles determinam o contraste entre os tecidos e a diferença máxima determina o contraste total. Além disso, calculamos os níveis de cinza considerando a presença da microcalcificação. A diferença entre os níveis de cinza dos tecidos sem a microcalcificação e dos tecidos com a microcalcificação determina o contraste de detecção. Quando estes cálculos são aplicados para todas as tensões usada na radiologia diagnóstica podemos encontrar a melhor relação entre os dois contraste e com isso determinar a melhor condição de aquisição da imagem para o processamento. 3. RESULTADOS Na Fig. 1 representamos os níveis de cinza (NC) em função da espessura de tecido adiposo para o bloco de tecidos sem a microcalcificação, onde utilizamos os espectros obtidos do ânodo de molibdênio na faixa de 22 a 5 kvp. Cada curva foi obtida para uma certa kvp, conforme mostra a legenda da Fig. 1. Podemos observar que o maior contraste entre os tecidos é obtido com 22kVp, pois para na maior espessura de tecido adiposo (45mm) ocorre o menor nível de cinza (), enquanto que, na menor espessura do tecido ocorre o nível de cinza mais claro (21). Já para 5kVp obtivemos o menor contraste, pois o menor nível de cinza obtido foi, enquanto que o maior foi de 14. Níveis de Cinza kVp 26kVp 3kVp 34kVp 38kVp 42kVp 46kVp 5kVp Fig. 1. Simulação do contraste dos tecidos mole para a mama isenta de microcalcificação. Usamos os espectros de molibdênio entre 22 e 5 kvp. Na Fig. 2 temos a mesma representação da Fig. 1, porém com espectros gerados por ânodos de tungstênio na faixa de 6 a 14 kvp. A tendência de diminuição do contraste

3 com o aumento da kvp permanece, pois com 6 kvp temos o maior contraste e com 14 kvp temos o menor. de molibdênio o valor máximo da relação foi de.1887 em 38 kvp e o mínimo foi de.1744 em 46 kvp kvp 7 kvp 8 kvp 9 kvp 1kVp 11kVp 12kVp 13kVp 14kVp Lesada Saudável Espessura de tecido adiposo Fig. 3. Diferença de níveis de cinza entre a parte da mama com e sem a microcalcificação em função da espessura de tecido adiposo, para espectro de 26 kvp. Fig.2. Simulação do contraste dos tecidos mole para a mama isenta de microcalcificação. Usamos os espectros de tungstênio entre 6 e 14 kvp Lesada Saudável Na Fig. 3 apresentamos um exemplo da diferença, em níveis de cinza, entre a parte da mama com microcalcificação (lesada) e sem microcalcificação (saudável) em função da espessura de tecido adiposo. Para gerar esta simulação utilizamos o espectro de 26 kvp, que é um valor típico utilizado para fazer mamografias. Analisando o gráfico podemos ver que na menor espessura de tecido adiposo (5mm) tem-se um contraste entre a parte lesada e a saudável, que chamamos de contraste de detecção, de 13 níveis de cinza (NC) e na maior espessura (45 mm) tem-se um contraste de detecção de 55 NC, sendo que o contraste médio é de 27 NC. O contraste de detecção determina a facilidade com que a microcalcificação pode ser identificada, isto é, quanto maior o contraste entre a parte saudável e a lesada maior a possibilidade de detecção. Por outro lado, o contraste total da mama, que é a diferença entre a região mais clara e a mais escura é de 185 NC e é este contraste total que causa a desordem de fundo nas mamografias e que dificulta desempenho dos programas de processamento na detecção das microcalcificações. Portanto, encontrando a melhor relação entre o contraste de detecção e o contraste total podemos determinar a melhor situação de aquisição da imagem para produzir o menor borramento de fundo em relação ao contraste das microcalcificações. Calculamos esta relação para todos os espectros e encontramos que o valor máximo (,1957) foi obtido em 7 kvp, como mostramos na Fig. 4, e o mínimo foi obtido em 115 kvp. Para os espectros gerados por ânodo Fig. 4. Diferença de níveis de cinza entre a parte da mama com e sem a microcalcificação em função da espessura de tecido adiposo, para espectro de 7 kvp 4. DISCUSSÃO E CONCLUSÕES As Fig.s 1 e 2 mostram a tendência de uniformização do contraste com o aumento da tensão aplicada ao tubo. Em tensões altas, mesmo com grande variação dos tecidos moles ocorre pouca variação dos níveis de cinza, menos de 1 nível de cinza para cada 2mm de tecido adiposo - em 14 kvp. Essa taxa de variação do contraste faz com que as altas freqüências espaciais produzidas pelos tecidos moles praticamente desapareçam, deixando as microcalcificações mais evidentes ao processamento. Na Fig. 4, a simulação para o espectro de 7 kvp, mostra que ocorre uma diferença constante entre a mama com e sem microcalcificação. Nesse caso a diferença é em média de 8 NC, independente da espessura do tecido. O

4 mesmo ocorre para os outros espectros, sendo que o caso extremo ocorre em 14 kvp onde a diferença é de 4 níveis de cinza. Em todos os casos a microcalcificação ficou menos contrastada, mas o benefício da suavização do fundo é compensador para o processamento. A simulação foi realizada para situações extremas de dificuldade de processamento, já que na maioria dos casos a variação de espessura dos tecidos moles não é tão extensa (de 5 a 45 mm) para uma mesma mama. A microcalcificação considerada também está no limite de detecção mesmo para radiologistas experientes. Os resultados indicam que é possível obter imagens mamográficas em alta energia para melhorar as condições de processamento. O baixo contraste das microcalcificações é compensado pela uniformização do fundo (suavização). AGRADECIMENTOS À Universidade de Mogi das Cruzes pelo apoio financeiro. REREFÊNCIAS [1] J. DENGLER; S. BEHRENS; J.F. DESAGA - Segmentation of microcalcifications in mammograms - IEEE Trans. Med. Img., v. 12, n. 4, p.: , [2] H-R. JIN; H. KOBATAKE. - Extraction of microcalcifications from mammograms using morphological filter with multiple structuring elements - Systems and Computers in Japan, v. 24, n. 11, p.: 66-74, [3] H.P. CHAN; K. DOI; S. GALHOTRA; C.J. VYBORNY; H. MacMAHON; M. JOKICH - Image feature analysis and computer-aided diagnosis in digital radiography. I. Automated detection of microcalcifications in mammography - Med. Phys., v. 14, n. 4, p.: , jul./aug [4] Y. JIANG, et. al. - Malignant and benign clustered microcalcifications: automated feature analysis and classification. Radiol., V.198, p , [5] K.S. WOODS et. al. - Comparative evaluation of pattern recognition techniques for detection of microcalcifications in Mammograms: State of the Art in Digital Mammographic Analysis, World Scientific - New Jersey, p ; [6] J.M. BOONE & J.A. SEIBERT - An accurate method for computer-generating tungsten anode x-ray spectra from 3 to 14 kv. Med. Phys. V.24 (11), p , [7] J.M. BOONE; T.R. FEWELL; R.J. JENNINGS - Molybdenum, rhodium, and tungsten anode spectral models using interpolating polynomials with application to mammography - Med. Phys., v. 24, n. 12, p , [8] P.C. JOHNS & M.J. YAFFE - X-ray characterisation of normal and neoplastic breast tissues, Phys. Med. Biol., V.32 (6), p , [9] J.H. HUBBELL - Photon mass attenuation and energy-absortion coefficients from 1 kev to 2 MeV, Int. J. Appl. Radiat. Isto. V.33, p , 1982.

5 ACQUISITION TECHNIQUE OF MAMMOGRAMS TO OPTIMIZE THE IMAGE PROCESSING We have developed a computer simulation to determine a technique that allows one to obtain mammograms with more uniform background in order to make easier the microcalcifications detection carried out by image processing. In the simulation, we used x-rays spectrums emitted by molybdenum (from 22 to 5 kvp) and tungsten (from 5 to 14 kvp) target. We simulated the interaction of x-rays photons with soft tissue layers of several thickness to calculate the resulting gray levels. The simulated tissues were divided in fibrous, fatty and carcinoma. All thickness arrangements were duplicated and in an of the copies we substituted part of the tissue by a microcalcification with.5mm of thickness. We calculated the relationship between the contrast produced by the microcalcification and whole contrast caused by the tissues for several exposure techniques. The results show that the tissues in the image become uniform with the increase of the kvp, what benefits the image processing programs, which aim the detection of microcalcifications associated to the mammary tumors.