Segmentación mamaria automatizada en imágenes de tomografía computarizada de mama en espiral

Un avance en el diagnóstico del cáncer de mama

El cáncer de mama es el cáncer más diagnosticado y la principal causa de muerte por cáncer entre las mujeres en todo el mundo. La densidad mamaria afecta el riesgo de desarrollar cáncer de mama. Al mismo tiempo, la sensibilidad de las mamografías disminuye con la alta densidad mamaria debido a los efectos de enmascaramiento.

Para reducir la tasa de mortalidad por cáncer de mama mediante el diagnóstico temprano, se han desarrollado tecnologías de imágenes mamarias como la tomografía computarizada de mama nu:view y se han realizado estudios para evaluar el riesgo de cáncer de mama en función de esas imágenes.

La Universitätsspital Zürich propuso un método de segmentación totalmente automatizado para tomografía computarizada de mama en espiral, que es necesario para evaluar adecuadamente la densidad mamaria cuantitativa.

Los resultados:

> La segmentación automática coincidió bien con la lectura del experto humano.

> La segmentación y la estimación de la densidad mamaria demostraron que una segmentación precisa es importante para evitar una distorsión significativa en el análisis de la densidad mamaria.

> Este método permitió la cuantificación precisa de la densidad mamaria y la cantidad de tejido glandular que es directamente relacionado con el riesgo de cáncer de mama.

--> En principio, este método de segmentación se puede aplicar como una herramienta independiente, por ejemplo, para proporcionar la descripción de estructuras de tejido mamario individuales y complementar el software existente en el flujo de trabajo clínico.

¡Un verdadero avance en el diagnóstico del cáncer de mama!

Lea el estudio completo: https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/acm2.13726