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DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIA PARA
AVALIAÇÃO AUTOMATIZADA DA QUALIDADE DE
IMAGENS DIGITALIZADAS EM MAMOGRAFIA
Priscila do Carmo Santana
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-Graduação em
Ciência e Tecnologia das Radiações, Minerais e Materiais,
como requisito parcial à obtenção do Grau de Mestre.
2010
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Comissão Nacional de Energia Nuclear
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO DA TECNOLOGIA NUCLEAR
Programa de Pós-Graduação EM CIÊNCIA e Tecnologia das
Radiações, Minerais e Materiais
PRISCILA DO CARMO SANTANA
“DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIA
PARA AVALIAÇÃO AUTOMATIZADA DA
QUALIDADE DE IMAGENS DIGITALIZADAS EM
MAMOGRAFIA”
Dissertação apresentada ao curso de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia das
Radiações, Minerais e Materiais como requisito parcial à obtenção do Grau de Mestre.
Área de concentração: Ciência e Tecnologia das Radiações.
Orientadora: Dra. Maria do Socorro Nogueira
Coorientador: Dr. Luiz Claudio Meira-Belo
Belo Horizonte
2010
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2
DEDICATÓRIA
Dedico esta dissertação à minha mãe, Marli Santana, que
sempre me mostrou o caminho da educação; ao meu pai,
Eustáquio Santana, que sempre mostrou os caminhos
corretos, e aos meus irmãos pelo incentivo e exemplo.
3
AGRADECIMENTOS
Agradeço à Comissão Nacional de Energia Nuclear (CNEN)
pelo auxílio financeiro concedido
durante o mestrado e ao Centro de Desenvolvimento da Tecnologia Nuclear (CDTN/CNEN) pela
infraestrutura e suporte técnico.
À minha orientadora Dra. Maria do Socorro Nogueira, principalmente, pela confiança, mais uma vez
depositada, no meu trabalho de dissertação, tendo em vista que foi minha orientadora por três anos na
Iniciação Científica; pela amizade, apoio, dedicação, confiança e compreensão durante todos esses
anos.
Ao meu coorientador. Dr. Luiz Cláudio Meira-Belo pela sempre disponibilidade, amizade, atenção
dispensada durante a realização deste trabalho e principalmente pela paciência. Não houve sequer
uma vez que entrei triste em sua sala e não saí feliz e satisfeita com as ideias e aprendizados.
Ao Dr. João Emílio Peixoto pela ajuda inestimável na realização deste trabalho, compartilhando
suas experiências, ideias, conhecimentos e dando diretrizes reais para o planejamento e execução
do objetivo proposto.
Agradecer a todos que ajudaram a construir esta dissertação não é tarefa fácil. Então, a meus
amigos que, de uma forma ou de outra, contribuíram com sua amizade e com sugestões efetivas
para a realização deste trabalho, gostaria de expressar minha profunda gratidão.
A todos os professores do Curso de Pós-Graduação pelos ensinamentos e a toda equipe da secretaria:
Roseli, Fulgêncio e principalmente a Cerisa. Também aos funcionários da biblioteca Virgínia, Nívea
e Lenira pelo apoio técnico.
À equipe do Laboratório de Inclusões Fluidas e Metalogênese - LIFM/CDTN e principalmente a
Tatiana Lima pelo auxílio na realização das imagens de microscopia óptica.
À equipe do Laboratório de Calibração e Dosimetria e do Laboratório de Radioproteção em
Mamografia.
Ao Prof. Dr. Teógenes Augusto da Silva que sempre compartilhou sua vasta experiência,
aconselhando e ensinando.
Aos meus queridos Márcio, Rosadinho e Frederico Alvarenga que não só foram parceiros de
trabalho como também se tornaram amigos.
4
Ao meu fiel escudeiro, amigo nas horas mais incertas e desesperadas, confidente, parceiro de
trabalho e agora amigo para a vida, Marcelino.
A Daniele pela ajuda essencial na realização desta dissertação.
Ao Nelson pela excelência das fotos inseridas neste trabalho.
Ao querido Paulo Márcio pela amizade, disponibilidade, carinho, companheirismo e incentivo,
além claro do seu senso crítico estético e pela ajuda fundamental na formatação deste trabalho.
Aos amigos das turmas de mestrado de 2007 e 2008. Em especial à nossa turma carinhosamente
chamada de a “Turma das Jibóias”: Fábio (Jiji), Camila Lacerda, Lucília, Marina, Marcos,
Juscelino e Rodrigo, que tornaram esses dois anos muito mais divertidos.
A todos os amigos do CDTN em especial Nelson, Paulinho, Adriana, Maria Olivia, Pablo, Tiago
da Marina,Carol, Fausto, Perpetua, Estefânia, Romário, Nino, Paulo Márcio, Peterson, Antero,
Flavinho, Carlinhos, Vitor, Bittar e Annibal.
Aos bons amigos da Física UFMG, turma de 2004, e da Tecnologia em Radiologia CEFET-MG,
turma 2002.
A todos os meus amigos irmãos que compreenderam o longo período de ausência e isolamento
pelo trabalho e mesmo assim continuaram ao meu lado, me incentivando sempre. Em especial
aos grandes amigos: Alessandra, Rafael, Felipe Aurélio, Renata, Gizelle e Débora.
A minha família, meus tios, tias e primos que sempre acreditaram, confiaram e tornaram meus
dias mais felizes. Agradecimento muito especial às pessoas mais importantes da minha vida,
minha mãe Marli e meu pai Eustáquio que sempre foram minha fonte de inspiração e força. Aos
meus irmãos Soraia, Queli e Leandro e meus cunhados Clayton e João pelo carinho e amizade
incondicionais, meus sobrinhos lindos Luísa, Manuela e Bernardo, pelo amor que renova minhas
forças para continuar.
Ao Charles por todo amor, compreensão, apoio, confiança, auxílio e principalmente incentivos.
Enfim, a todos que de alguma maneira participaram do meu trabalho e da minha vida durante
essa inesquecível jornada, o meu mais sincero: MUITO OBRIGADA!!!
E o meu maior agradecimento: a DEUS.
5
DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIA PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE
DE IMAGENS DIGITALIZADAS EM MAMOGRAFIA
Priscila do Carmo Santana
RESUMO
O processo de avaliação da qualidade de imagens radiográficas em geral, e de mamografia em
especial, pode ser muito mais preciso, prático e rápido com o auxílio de ferramentas de análise
computacional.
A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia computacional para
automatizar o processo de avaliação da qualidade das imagens mamográficas por meio de
técnicas de processamento digital de imagens (PDI), utilizando um ambiente de processamento
de imagens já existente (ImageJ).
Com a aplicação de técnicas de PDI foi possível determinar características geométricas e
radiométricas das imagens avaliadas. Os parâmetros avaliados incluem resolução espacial,
detalhes de alto contraste, limiar de baixo contraste, detalhes lineares de baixo contraste, massas
tumorais, índice de contraste e densidade óptica de fundo.
Os resultados obtidos por esta metodologia foram comparados com os resultados apresentados
nas avaliações visuais realizadas pela Vigilância Sanitária de Minas Gerais. Por meio desta
comparação foi possível demonstrar que esta metodologia automatizada apresenta-se como uma
promissora alternativa para redução ou supressão da subjetividade existente na metodologia de
avaliação visual, atualmente em uso.
6
DEVELOPMENT OF METHODOLOGY FOR ASSESSMENT OF IMAGE QUALITY IN
MAMMOGRAPHY DIGITIZED
Priscila do Carmo Santana
ABSTRACT
The process of evaluating the quality of radiographic images in general, and mammography in
particular, can be much more accurate, practical and fast with the help of computer analysis
tools.
The purpose of this study is to develop a computational methodology to automate the process of
assessing the quality of mammography images through techniques of digital imaging processing
(PDI), using an existing image processing environment (ImageJ).
With the application of PDI techniques was possible to extract geometric and radiometric
characteristics of the images evaluated. The evaluated parameters include spatial resolution,
high-contrast detail, low contrast threshold, linear detail of low contrast, tumor masses, contrast
ratio and background optical density.
The results obtained by this method were compared with the results presented in the visual
evaluations performed by the Health Surveillance of Minas Gerais. Through this comparison was
possible to demonstrate that the automated methodology is presented as a promising alternative
for the reduction or elimination of existing subjectivity in the visual assessment methodology
currently in use.
7
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1: Evolução temporal da mortalidade por câncer em mulheres no Brasil entre os anos de 1979 à 2007,
ajustado para a população padrão mundial de 1960. ............................................................................ 15
FIGURA 2: Número de novos casos e taxa de incidência do câncer de mama por faixa etária e sexo no Reino
Unido em 2006
[2]
. ................................................................................................................................... 16
FIGURA 3: Taxa de mortalidade por câncer de mama, brutas e ajustadas por idade pelas populações mundial e
brasileira, por 100.000 mulheres, Brasil, entre 1979 e 1999. .................................................................. 27
FIGURA 4: Mamógrafo do Laboratório de Radioproteção Aplicado a Mamografia do CDTN. ................................... 31
FIGURA 5: Espectros com variações dependendo da necessidade de penetrabilidade
[38]
.......................................... 32
FIGURA 6: Dependência do contraste em função da energia da radiação
[38]
. ........................................................... 33
FIGURA 7: Técnica de execução de mamografia
[40]
. ................................................................................................... 34
FIGURA 8: Imagem de objeto de teste utilizado para estimar a resolução espacial em pares de linhas por
milímetro (pl/mm)
[37]
. ............................................................................................................................. 39
FIGURA 9: Curva Sensitométrica de um sistema tela-filme em radiodiagnóstico. ...................................................... 42
FIGURA 10: Simulador radiográfico de mama utilizado pelo CBR, contendo estruturas semelhantes às
encontradas na mama (tecido fibroso, microcalcificações, massas tumorais) e estruturas para
medida de alto e baixo contraste (limiar de baixo contraste e resolução espacial)
[7]
. ........................... 48
FIGURA 11: Simulador radiográfico de mama Phantom Mama utilizado para a produção de imagens de controle
de qualidade em mamografia. ................................................................................................................ 59
FIGURA 12: Scanner ScanMaker 9800XL utilizado para digitalizar as imagens do Phantom Mama. ......................... 60
FIGURA 13: Imagem do simulador de mama Phantom Mama (A) no modelo de cores tons de cinza 16 bits e (B)
no padrão de cor RGB. ............................................................................................................................. 60
FIGURA 14: Imagens de barras (A e C) e seus respectivos espectros de frequência (B e D). Em A as distâncias
entre as barras são pequenas e seu espectro é composto por frequências altas. Em C o
espaçamento é maior e, em consequência, o primeiro componente está mais próximo do centro
(frequências mais baixas). Neste caso, os demais componentes estão relacionados à definição da
imagem [w
h
e w
v
são o componente (frequência) horizontal e vertical do espectro,
respectivamente]. .................................................................................................................................... 62
FIGURA 15: Região de interesse selecionada nas circunferências que apresentam a grade de avaliação da
resolução espacial. .................................................................................................................................. 63
FIGURA 16: Transformada de Fourier da grade com 12pl/mm. (A) Sem ROI selecionada; (B) com ROI
selecionada. ............................................................................................................................................. 64
FIGURA 17: Subimagem do grupo de 0,45mm de diâmetro de um simulador de mama. .......................................... 65
FIGURA 18: Grupo de microcalcificações de 0,45 mm de diâmetro (A) sem alterações; (B) após utilização do
filtro gaussiano e filtro média. ................................................................................................................ 66
8
FIGURA 19: Limiarização do grupo de microcalcificações de 0,45 mm de diâmetro: (A) escolha do melhor limiar
para evidenciar somente os detalhes de alto contraste; (B) imagem resultante após a binarização
da imagem............................................................................................................................................... 67
FIGURA 20: Imagem binária de um grupo de microcalcificações de 0,45mm de diâmetro após passar por um
filtro de contagem de estruturas. Neste caso a detecção foi eficiente, encontrando-se as cinco
microcalcificações existentes. ................................................................................................................. 68
FIGURA 21: Detecção das massas tumorais através do perfil dos níveis de cinza da imagem: (A) Massas
tumorais avaliadas; (B) O retângulo amarelo representa a região de interesse em que foi
determinado o perfil de cores. ................................................................................................................. 69
FIGURA 22: Estruturas que simulam o tecido fibroso tumoral para avaliação da capacidade de detecção de
estruturas lineares de baixo contraste. ................................................................................................... 70
FIGURA 23: Curva característica do digitalizador Microtek ScanMaker 9800XL para imagens digitalizadas em
tons de cinza, resolução de 1200 dpi e 16 bits. ....................................................................................... 71
FIGURA 24: Curva característica do digitalizador Microtek ScanMaker 9800XL para imagens digitalizadas no
modelo de cores RGB, resolução de 1200 dpi e 8bits. ............................................................................. 72
FIGURA 25: Região para determinação da curva sensitométrica das imagens do simulador de mama Phantom
Mama. As regiões delimitadas pelo retângulo vermelho não podem ultrapassar os limites da
circunferência de análise. ........................................................................................................................ 73
FIGURA 26: Região para determinação da densidade óptica de fundo das imagens digitalizadas do simulador de
mama Phantom Mama. .......................................................................................................................... 73
FIGURA 27: Imagens resultantes da microscopia eletrônica nas grades que testam a resolução espacial e suas
respectivas transformadas de Fourier: (A) imagem que apresenta boa resolução espacial, pois
apresenta nitidez nas grades; (B) com resolução limítrofe, ainda conforme; (C) imagem com
resolução espacial inadequada, não conforme. ...................................................................................... 79
FIGURA 28: Avaliação do limiar de baixo contraste: (A) a imagem original sendo o retângulo amarelo a área
avaliada; (B) Gráfico resultante do perfil dos níveis de cinza da região avaliada. .................................. 85
FIGURA 29: Imagem resultante após utilizar o plugin desenvolvido por Mascena et al. para avaliação do limiar
de baixo contraste. .................................................................................................................................. 86
FIGURA 30: Gráfico característico do perfil dos níveis de cinza para avaliação da capacidade de detecção das
massas tumorais...................................................................................................................................... 89
FIGURA 31: Imagem resultante após utilizar o plugin desenvolvido por Mascena et al. para avaliação da
capacidade de detecção das massas tumorais. ...................................................................................... 89
9
LISTA DE TABELAS
TABELA 1: Classificação da concordância entre resposta de diferentes observadores tendo como base o valor de
kappa.......................................................................................................................................................... 75
TABELA 2: Resultado dos testes de avaliação visual e da metodologia proposta para verificação da resolução
espacial, sendo as imagens conformes marcadas com “C” e não conformes com “N”. ............................ 81
TABELA 3: Tabela dos valores de Kappa correspondentes à concordância entre os dois avaliadores visuais e
entre avaliação visual e automatizada. ..................................................................................................... 82
TABELA 4: Resultado dos testes por avaliação visual e via metodologia proposta para verificação da capacidade
de detecção de detalhes de alto contraste (microcalcificações). ............................................................... 83
TABELA 5: Tabela dos valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais para o teste
de detecção dos detalhes de alto contraste. .............................................................................................. 83
TABELA 6: Tabela dos valores de Kappa correspondentes à concordância entre avaliação visual e a
automatizada para o teste de detecção dos detalhes de alto contraste. .................................................. 84
TABELA 7: Resultado dos testes via avaliação visual e via metodologia proposta para detecção do limiar de
baixo contraste. .......................................................................................................................................... 87
TABELA 8: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais para o teste de
detecção do limiar de baixo contraste. ...................................................................................................... 88
TABELA 9: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre a avaliação visual e a automatizada para o
teste de detecção do limiar de baixo contraste. ........................................................................................ 88
TABELA 10: Resultado dos testes via avaliação visual e via metodologia proposta para verificação da
capacidade de detecção de massas tumorais. ........................................................................................... 90
TABELA 11: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais e entre a avaliação
visual e a automatizada para o teste de detecção das massas tumorais. ................................................. 90
TABELA 12: Resultado dos testes para detecção dos detalhes lineares de baixo contraste via avaliação visual e
via metodologia proposta por Mascena et al.. .......................................................................................... 92
TABELA 13: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais para o teste de
detecção dos detalhes lineares de baixo contraste. ................................................................................... 93
TABELA 14: Resultado dos testes para avaliação do índice de contraste da imagem utilizando o densitômetro e
via metodologia proposta. ......................................................................................................................... 97
TABELA 15: Tabela do valor de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações via densitômetro e
via programa computacional para avaliar o índice de contraste da imagem. .......................................... 98
TABELA 16: Resultado dos testes para avaliação da densidade óptica de fundo das imagens utilizando o
densitômetro e via metodologia proposta. ................................................................................................ 99
TABELA 17: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações via densitômetro e via
programa computacional para avaliação do índice de contraste da imagem ........................................... 99
10
LISTA DE SIGLAS E ABREVIAÇÕES
ACR
Colégio Americano de Radiologia
ANVISA
Agencia Nacional de Vigilância Sanitária
BMP
Bitmap
BRCA1
Breast Cancer 1
BRCA2
Breast Cancer 2
CAD
Detecção Auxiliada por Computador
CAE
Controle Automático de Exposição
CAMPI
Computer Analysis of Mammography Phantom Images
CBR
Colégio Brasileiro de Radiologia
CBR
Colégio Brasileiro de Radiologia
CCD
Charge Coupled Device
CDTN
Centro de Desenvolvimento da Tecnologia Nuclear
CNEN
Comissão Nacional de Energia Nuclear
COPREV
Corretora de Previdência e Seguros
CR
Radiografia Computadorizada
DFF
Distância foco filme
DICOM
Comunicação de Imagens Médicas digitais em Medicina
DO
Densidade Óptica
DOF
Distância objeto filme/detetor
Dpi
Pontos por polegadas
DR
Radiografia Digital Direta
FFT
Transformada Rápida de Fourier
FITS
Flexible Image Transport System
FT
Transformada de Fourier
11
GIF
Graphics Interchange Format
GVSSS
Gerência de Vigilância Sanitária em Serviços de Saúde
IBGE
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
INCA
Instituto Nacional do Câncer
IPSM
Institute of Physical Science in Medicine
JPEG
Joint Photographic Experts Group
pl/mm
Pares de linhas por milímetros
MS
Ministério da Saúde
PDI
Processamento Digital de Imagens
Pixel
Picture Element
PMMA
Polimetilmetacrilato
RGB
Red-Green-Blue
ROI
Region of Interest
RP
Reconhecimento de Padrões
SES/MG
Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais
SIM
Sistema de Informações sobre Mortalidade
SNR
Razão Sinal Ruído
SUS
Sistema Único de Saúde
SVS/MS
Superintendência de Vigilância Sanitária/ Ministério da Saúde
TIFF
Tagged Image File Format
UK
United Kingdom
VISA
Vigilância Sanitária
12
SUMÁRIO
1 – INTRODUÇÃO ................................................................................................................................................... 15
2 – OBJETIVOS ........................................................................................................................................................ 23
3 – JUSTIFICATIVA ................................................................................................................................................ 24
4 – REFERENCIAL TEÓRICO .............................................................................................................................. 26
4.1- O Câncer de Mama ............................................................................................................. 26
4.2- Mamografia ........................................................................................................................ 28
4.3- Mamógrafo ......................................................................................................................... 30
4.4- Qualidade de imagem ......................................................................................................... 34
4.4.1- Controle de qualidade em mamógrafos ........................................................................ 35
4.4.2- Propriedades observadas na avaliação da qualidade da Imagem ................................. 36
4.4.2.1- Contraste ................................................................................................................ 37
4.4.2.2- Resolução ............................................................................................................... 37
4.4.2.3- Ruído ...................................................................................................................... 39
4.4.2.4- Densidade Óptica ................................................................................................... 40
4.4.2.5- Distorção ................................................................................................................ 43
4.4.3- Fatores que influenciam a qualidade da imagem mamográfica ................................... 43
4.4.3.1-Processamento ......................................................................................................... 43
4.4.3.2- Grades Antiespalhamento ...................................................................................... 43
4.4.3.3- Combinação Tela-Filme ......................................................................................... 44
4.4.3.4- Compressão da Mama ............................................................................................ 44
4.4.3.5- Exposição ............................................................................................................... 45
4.4.3.6- Artefatos de Imagem .............................................................................................. 45
4.5- Parâmetros de Avaliação da Qualidade da Imagem em Mamografia ................................ 46
4.6- Avaliação automatizada de qualidade de imagem .............................................................. 50
13
4.6.1- Recursos utilizados para avaliação de imagens digitalizadas ...................................... 53
4.6.1.1- Transformada de Fourier ........................................................................................ 53
4.6.1.2- Filtros Passa-Baixas ............................................................................................... 54
4.7- Determinação das Incertezas de Medição .......................................................................... 55
4.7.1-Incertezas do Tipo A ..................................................................................................... 55
4.7.2- Incertezas do Tipo B .................................................................................................... 56
4.7.3-. Incerteza Padrão Combinada ....................................................................................... 57
4.7.4- Fator de abrangência k ................................................................................................. 58
5 – METODOLOGIA E INFRAESTRUTURA ..................................................................................................... 59
5.1- Digitalização de imagens e avaliação da qualidade da imagem digitalizada do simulador
de mama ..................................................................................................................................... 59
5.1.1- Definição da imagem (Resolução espacial) ................................................................. 61
5.1.2- Detalhes de alto contraste ............................................................................................. 64
5.1.3- Limiar de baixo contraste e massas tumorais ............................................................... 68
5.1.4- Detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso) ................................................... 69
5.1.5- Densidade óptica e densidade óptica de fundo ............................................................. 70
5.2- Análise Estatística ............................................................................................................... 74
6– RESULTADOS E DISCUSSÃO ......................................................................................................................... 78
6.1- Avaliação da Definição da imagem (Resolução espacial) .................................................. 78
6.2- Avaliação dos detalhes de alto contraste ............................................................................ 82
6.3- Limiar de baixo contraste ................................................................................................... 84
6.4- Massas Tumorais ................................................................................................................ 88
6.5- Detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso) ......................................................... 91
6.6- Densidade óptica ................................................................................................................. 93
6.7- Densidade óptica de fundo ................................................................................................. 98
6.8- Produção de Protocolo para a ultilização do método proposto ........................................ 100
14
7– CONCLUSÃO .................................................................................................................................................... 101
8 – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................................ 103
APÊNDICE 1 ........................................................................................................................................................... 108
15
1 – INTRODUÇÃO
O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente no mundo e o mais comum entre as
mulheres. Anualmente, dentre os novos casos de câncer registrados em mulheres, cerca de 20%
são casos de câncer de mama. No Brasil, o câncer de mama é a maior causa de morte por
neoplasia maligna na mulher. Segundo dados do Ministério da Saúde, 49.240 casos foram
estimados para 2010 e para o estado de Minas Gerais espera-se a incidência de 4.250 novos
casos
[1]
.
O crescimento na ocorrência de casos de câncer de mama nos últimos anos em relação aos outros
tipos da doença (FIG. 1) vem sendo objeto de atenção do Programa Básico do SUS (Sistema
Único de Saúde), principalmente por intermédio das ações do Instituto Nacional do Câncer -
INCA.
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Taxa por 100.000 mulheres
Ano
Mama
Pulmão
Cólon e Reto
Colo do Útero
Estômago
Fontes: MS/SVS/DASIS/CGIAE/Sistema de Informação sobre Mortalidade - SIM
MP/Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE
MS/INCA/Conprev/Divisão de Informação.
FIGURA 1: Evolução temporal da mortalidade por câncer em mulheres no Brasil entre os anos de 1979 à
2007, ajustado para a população padrão mundial de 1960.
16
A maioria dos fatores que aumentam a probabilidade de ocorrência do câncer de mama está
relacionada à vida reprodutiva da mulher (menarca precoce, nuliparidade, idade da primeira
gestação acima dos 30 anos, uso de anticoncepcionais orais, menopausa tardia e terapia de
reposição hormonal), porém a idade continua sendo um dos mais importantes fatores de risco. As
taxas de incidência deste tipo de câncer aumentam rapidamente até os 50 anos, e posteriormente,
esse aumento ocorre de forma mais lenta, conforme FIG. 2 em que é possível observar o
aumento da incidência de câncer de mama no Reino Unido por sexo e faixa etária. Essa mudança
no comportamento da taxa de incidência é conhecida na literatura como Clemmesen´s hook, e
tem sido atribuída ao início da menopausa. Alguns estudos recentes mostram que a exposição à
radiação ionizante, mesmo em baixas doses, também aumenta o risco de aparecimento de câncer
de mama, particularmente durante a puberdade. Além desses fatores o câncer de mama também
se encontra relacionado ao processo de urbanização da sociedade, evidenciando maior risco de
adoecimento entre mulheres com elevado status socioeconômico, bem como a fatores genéticos.
Mulheres que apresentam mutação nos genes BRCA1 e BRCA2 têm 85% de chance de
desenvolver câncer de mama antes dos 70 anos de idade
[1]
.
FIGURA 2: Número de novos casos e taxa de incidência do câncer de mama por faixa etária e sexo no Reino
Unido em 2006
[2]
.
17
Classicamente, a prevenção do câncer de mama é dividida em primária e secundária. A
prevenção primária busca eliminar ou modificar os fatores de risco para a neoplasia, enquanto a
secundária tem como objetivo identificar e tratar os cânceres iniciais.
A prevenção primária do câncer de mama é bastante complexa porque muitos dos fatores
associados a este são endógenos, e, portanto, difíceis de serem controlados.
A prevenção secundária dá-se entre outras formas pelo rastreamento de casos na população. O
rastreamento mamográfico não deve ser considerado um processo de diagnóstico em massa. A
mamografia para rastreamento é um processo diferente da mamografia para diagnóstico, que
requer um número maior de vistas (imagens) adequadas para cada caso. Os programas de
rastreamento do câncer de mama têm como objetivo identificar mulheres assintomáticas,
portadoras de nódulos impalpáveis ou em estágio precoce da doença, isto é, portadoras de
nódulos palpáveis com até dois centímetros. Segundo esta abordagem, os recursos terapêuticos
são mais eficazes, permitindo tratamentos menos mutiladores e com maior probabilidade de
controle, resultando na diminuição da mortalidade por câncer de mama. Infelizmente as
mulheres têm sido diagnosticadas em estágios avançados da doença, o que justifica a
implantação de um programa de rastreamento para este tipo de câncer no país. Neste caso, o
objetivo do rastreamento é reduzir a mortalidade por esta neoplasia por meio da identificação e
tratamento dos cânceres em estágios mais precoces, que são condições chaves para o sucesso do
tratamento
[1,3,4]
.
O rastreamento mamográfico utiliza o mamógrafo, que é um equipamento que utiliza os
raios X para a formação da imagem. Portanto, para ser utilizado deve atender aos princípios
básicos de proteção radiológica de justificação e otimização. Neste caso, a justificação é válida
para a população e em nível individual. Para a triagem da população exige-se que o benefício,
em termos de vidas salvas, seja maior do que o risco causado pela utilização de radiações
ionizantes. Em um programa de rastreamento, a otimização implica no benefício maximizado,
melhorando a qualidade de imagem e, consequentemente, a taxa de detecção de câncer. Isto
exige que a mamografia de rastreio esteja sujeita a um programa de controle de qualidade
[5]
.
Para garantir que o rastreamento e o diagnóstico sejam realizados da maneira eficaz e eficiente, o
Colégio Brasileiro de Radiologia criou em 1993 o “Programa de Qualidade em Mamografia”, de
adesão voluntária pelos serviços de mamografia, visando avaliar a qualidade dos diagnósticos
realizados. Em junho de 1998, foi aprovado no artigo 1º da Portaria 453 do Ministério da Saúde
o regulamento técnico “Diretrizes de Proteção Radiológica em Radiodiagnóstico Médico e
18
Odontológico”. Esta portaria define os níveis de referência para exposições à radiação em
radiodiagnóstico e determina também que seja realizada a avaliação da qualidade da imagem
nestes exames
[6]
.
O levantamento das condições de funcionamento dos equipamentos aliado a avaliações
criteriosas dos serviços possibilita identificar as deficiências existentes, e, desta maneira definir
diretrizes e estratégias para que os problemas sejam corrigidos e o serviço seja aperfeiçoado
como um todo.
Nos últimos cinco anos, têm-se observado um grande esforço, tanto por parte dos fabricantes de
mamógrafos como por parte dos órgãos de classe de médicos, tecnólogos e técnicos
radiologistas, para dotar o país de uma infraestrutura moderna e eficiente para a prática da
mamografia. Além dessa infraestrutura, faz-se necessária a pesquisa e o desenvolvimento de
técnicas e procedimentos que possibilitem a melhoria e a manutenção da qualidade da imagem
radiográfica da mama, assim como a melhoria do desempenho de técnicos e de médicos
radiologistas na produção e interpretação dos mamogramas.
As práticas médicas com radiações ionizantes devem ser otimizadas
[6,7]
. No caso de
radiodiagnóstico esta otimização tem por objetivo a produção de uma imagem que apresente
nitidez de detalhes e boa visibilidade das estruturas anatômicas de interesse, associada a uma
mínima exposição de pacientes
[8]
.
Sabe-se que não existe um único padrão “ótimo” no que diz respeito à qualidade de imagem.
Este conceito é intrinsecamente flexível, dependendo da finalidade do estudo radiográfico
realizado, isto é, da informação desejada, do tipo de exame e das estruturas anatômicas
radiografadas. Radiografias sem a adequada qualidade não possibilitam o diagnóstico correto,
bem como a repetição do exame, o que aumenta tanto a dose no paciente quanto os custos. A
obtenção de imagens radiográficas de boa qualidade requer a escolha adequada da técnica
radiográfica, o controle do processamento da imagem e adequadas condições para a visualização
da imagem. Radiografias com qualidade de imagem deficiente podem acarretar:
a) Diagnóstico incorreto: esta é uma das consequências mais graves de uma
radiografia com baixa qualidade. Vale ressaltar que a possibilidade de um diagnóstico
incorreto também pode ocorrer devido à inadequação dos sistemas de visualização das
radiografias.
19
b) Risco de repetição: se uma radiografia exige a administração de contrastes ou de
procedimentos que requerem a introdução de catéters, a necessidade de repetição da
radiografia aumenta os riscos para o paciente.
c) Irradiação desnecessária do paciente: se a imagem é inadequada para o
diagnóstico, então o paciente recebeu uma dose que não lhe trouxe benefício, e portanto
não tem justificativa.
d) Inconvenientes ao paciente: A necessidade de repetição devido a baixa
qualidade da radiografia faz com que o paciente necessite esperar ou retornar ao hospital,
gerando um stress desnecessário.
e) Aumento de custos: A repetição de exames acarreta aumento de custos uma vez
que reduz o tempo de vida da ampola de raios X, aumenta o custo com os produtos de
revelação, com os filmes , etc.
A mamografia, quando respeitados os requisitos de qualidade, torna-se uma importante
ferramenta nas ações sistematizadas de controle do câncer de mama, na detecção precoce por
meio de programas de rastreamento de segmentos populacionais de risco e pela realização de
exames periódicos.
De acordo com estudos suecos, grupos de mulheres que passam por triagem e programas de
rastreamento têm um índice de mortalidade reduzido em até 44%. Nos Estados Unidos, a análise
da incidência de câncer de mama e taxas de mortalidade sugere que, desde 1980, existe uma
redução de aproximadamente 39% na taxa de mortalidade por câncer de mama. As proporções
estimadas de ganho não podem ser determinadas com precisão quando contabilizado a maior
conscientização para a saúde da mulher, aumento da utilização de mamografia, e melhor
tratamento
[9]
.
Do ponto de vista técnico, quando comparada a outros métodos de radiodiagnóstico
convencionais, a mamografia pode ser considerada um dos exames de realização mais difícil.
Neste caso é exigida uma alta qualidade de imagem a fim de permitir a identificação de
estruturas muito pequenas e com pequenas diferenças de densidade, em todo o tecido mamário e
tudo feito com o uso de doses tão baixas quanto possível
[10]
.
O sistema de écran-filme associado a um equipamento específico para o exame de mamografia e
a gravação da imagem em película por meio de reações químicas, tem sido até hoje o método
mais utilizado para o exame da mama. No entanto, sobretudo em tempos de tecnologia, a
20
pesquisa nos achados clínicos tem experimentado um avanço considerável com o diagnóstico
digital.
O avanço das tecnologias de comunicações e de informática facilita e melhora as condições de
trabalho nas mais diversas áreas. Na área médica, a evolução em termos de melhorias de
diagnóstico, rapidez e confiabilidade de aquisição de imagens foram surpreendentes nos últimos
anos.
O volume de informações adquiridas pelos sistemas de imagens médicas é cada dia maior,
gerando assim a necessidade de sistemas automatizados para controle de laudos, controle de
qualidade e fluxo de trabalho no setor de radiologia.
Dentre os sistemas de radiologia digitais de aquisição de imagens de raios X e, em especial, de
mamografia podem ser citados os sistemas Computed Radiography (CR) e o Direct
Radioagraphy (DR). Existem também o intensificador de imagem e o sistema CCD.
Esses novos processos de aquisição de imagens médicas buscam a otimização do setor de
radiologia levando em consideração a adequação dos equipamentos existentes e dos
procedimentos adotados para o exame, bem como a adequação dos novos filmes de mamografia,
equipamentos tais como, negatoscópio, estação de trabalho de diagnóstico, imagens Dicom,
software de manipulação das imagens, CAD (Detecção Auxiliada por Computador), phantom e
impressão que são partes importantes de um sistema de garantia de qualidade. Todas as
tecnologias citadas têm por objetivo a obtenção de radiografias de boa qualidade que permitam
obter informações para o diagnóstico com a menor exposição possível do paciente.
A análise da qualidade da imagem obtida de um mamógrafo é realizada a partir da imagem de
um simulador de mama. Este é um dos pontos fundamentais para um programa de controle de
qualidade de equipamentos de mamografia.
O controle de qualidade deve analisar o
funcionamento de cada um dos elementos que participam da cadeia de processamento de
imagens mamográficas: equipamentos de raios X, filmes radiográficos, condições de
funcionamento, etc. O resultado do bom funcionamento de todo o processo deve ser uma
imagem de mamografia com qualidade adequada para realizar um diagnóstico correto utilizando
a menor dose de radiação possível. A qualidade das imagens obtidas dá a informação da
qualidade do seu processo de formação.
O simulador utilizado no processo descrito apresenta objetos de teste projetados especificamente
para simular patologias típicas: microcalcificações, fibras e as massas, e também tem áreas para
a calibração da imagem: densidade óptica máxima de referência (correspondente ao tecido
21
glandular), mínimo (característica do tecido adiposo) e resolução da imagem, medida em pares
de linhas por milímetro. As vantagens de utilizar os simuladores para avaliação de imagens são
múltiplas, pois os objetos testes que constituem o mesmo e sua distribuição são conhecidos, logo
se sabe o que procura na imagem. Também é possível obter imagens em condições clínicas
determinando a dose de radiação sem expor o paciente. Finalmente, é possível obter imagens do
simulador ao longo de um período e se necessário compará-las entre si, permitindo estudar a
evolução da qualidade da imagem realizada por um equipamento de mamografia em particular.
Na Espanha, a qualidade da imagem mamográfica é determinada por um especialista em
radiologia ou um radiologista, que avalia visualmente a imagem do simulador. O avaliador
classifica os objetos de teste em três categorias: visível, parcialmente visível e não visível,
determina a resolução da imagem, ou seja, o número de pares de linha por milímetro que ele é
capaz de distinguir e, de acordo com esses resultados, ele determina a qualidade da imagem
[10]
.
No Brasil, a avaliação da imagem é realizada seguindo os padrões europeus, no entanto, os
objetos são classificados em apenas duas categorias: visível e não visível. As outras estruturas
são avaliadas da mesma maneira. É óbvio que este método de avaliar a qualidade da imagem
depende do fator Homem, tornando essa avaliação subjetiva e apresentando certa
variabilidade
[11]
.
Neste trabalho, buscou- se realizar uma avaliação objetiva da qualidade imagem da mamográfica
utilizando imagens digitalizadas dos simuladores. As imagens foram processadas de forma
automática por meio de técnicas de tratamento digital desenvolvidas especificamente para estes
tipos de imagens, evitando tanto quanto possível a subjetividade na avaliação. A análise de
imagens digitalizadas fornece informações sobre as características do simulador que dificilmente
podem ser obtidas por meio de observação direta da mesma. Informações sobre os objetos de
teste como o tamanho, a posição exata, a forma, a orientação, o contraste, etc, nos permite
caracterizar a imagem obtida do simulador e utilizar estes valores como parâmetros para
determinar a qualidade da imagem. Assim, é importante estabelecer alguns critérios de
visibilidade para os diferentes objetos de teste, para que as imagens sejam avaliadas no sistema
automático de maneira criteriosa, similar à avaliação de um especialista em radiologia ou
radiologista, sem introduzir objetos devido ao ruído da imagem digitalizada
[11]
.
A ideia de analisar a imagem digitalizada de um simulador de referência para determinar a
qualidade da imagem produzida por um equipamento de mamografia não é novo
[12-14]
. O
aumento no desenvolvimento e na utilização de programas de avaliação automatizada em muitos
países desenvolvidos tem origem no elevado número de mamografias realizadas, sendo cada uma
22
delas avaliada por um radiologista
[15]
. Esta razão, juntamente com o desenvolvimento da
tecnologia digital para o tratamento de imagem e para o armazenamento em formato digital, tem
impulsionado o desenvolvimento de técnicas para realizar uma análise automática destas
mamografias.
23
2 – OBJETIVOS
Desenvolvimento de um protocolo que permita avaliar a qualidade de imagens mamográficas
digitalizadas, com vistas à implementação de parâmetros que garantam o atendimento aos
requisitos de proteção radiológica e qualidade de imagem estabelecida no regulamento técnico
“Diretrizes de Proteção Radiológica em Radiodiagnóstico Médico e Odontológico”
[6]
, na
detecção precoce do câncer de mama.
24
3 – JUSTIFICATIVA
Dada a importância do exame de mamografia no rastreamento para detecção precoce do câncer
de mama e no diagnóstico, o que comprovadamente significa diminuir a mortalidade feminina
por esta doença
[1]
, é fundamental que tal prática seja adequadamente realizada. O investimento
na pesquisa e desenvolvimento nessa área é altamente compensador, em primeiro lugar, em
termos de redução da mortalidade e, em segundo, a economia que certamente será obtida para o
país, em especial para o SUS, uma vez que este gasta uma enorme quantia anual em exames que
podem não servir aos propósitos desejados de melhoria da saúde pública.
O monitoramento contínuo da qualidade dos prestadores de serviços pela vigilância sanitária, o
conhecimento real e atualizado da situação dos serviços oferecidos à população (estrutura,
equipe técnica, produção, localização, dados epidemiológicos, etc.), mamografias com melhor
qualidade em sua imagem final e a possibilidade de avaliar imagens de maneira automatizada
(não subjetiva) para auxílio ao diagnóstico, são fatores que certamente resultarão em redução de
índices de morbidade e mortalidade, melhoria na efetividade da assistência à saúde da mulher, na
otimização e garantia de acesso ao diagnóstico e tratamento do câncer de mama no Estado de
Minas Gerais.
Com o objetivo de manter o padrão de qualidade indispensável à mamografia, a Secretaria de
Estado de Saúde de Minas Gerais (SES/MG) instituiu, em 2007, o Programa de Monitoramento
Mensal da Qualidade dos Serviços de Mamografia Públicos e Privados do Estado. Com caráter
essencialmente educativo, é realizada, mensalmente, em cada equipamento de mamografia, uma
avaliação da qualidade da imagem radiográfica de um simulador de mama
[16]
.
Cada serviço deve encaminhar mensalmente uma imagem de simulador à Gerência de Vigilância
Sanitária em Serviços de Saúde (GVSSS). As imagens recebidas são analisadas e os resultados
divulgados todo início de mês. A avaliação é feita de acordo com os critérios definidos na
Portaria SVS/MS nº 453/98, no Guia “Radiodiagnóstico Médico, Segurança e Desempenho de
Equipamentos” da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) e nas orientações do
fabricante do simulador, quando for o caso. É verificada também a lavagem dos filmes (presença
de resíduos de fixador), a uniformidade da imagem e a presença ou não de artefatos
[16]
.
Nesta primeira etapa do Programa, a SES/MG instituiu um Monitoramento Mensal que será
realizado na forma de um projeto piloto. Este projeto piloto pretende testar e aprimorar todos os
25
processos do Monitoramento (da aquisição e envio da imagem pelos serviços de mamografia à
análise e divulgação dos resultados pela Vigilância Sanitária (VISA)), consolidando uma
metolodologia adequada ao volume de mamógrafos e dimensão geográfica do Estado.
Consolidada esta metodologia, o Programa será ampliado gradativamente até a inclusão de todos
os serviços de mamografia de Minas Gerais.
Na fase atual, o projeto piloto engloba os serviços de mamografia que prestam serviço para o
SUS da Região Metropolitana de Belo Horizonte, além de outros serviços públicos e privados
que se integraram voluntariamente. Assim, o volume de imagens enviadas a VISA/MG para
avaliação da qualidade é muito grande e tende a aumentar necessitando, portanto, uma
metodologia objetiva e rápida.
Levando em consideração a hipótese de que os seres humanos podem ser incoerentes quando
realizam análises subjetivas de imagens e que as avaliações de imagens complexas por humanos
podem ser executadas por um computador com objetividade, surgiu à necessidade do
desenvolvimento de uma metodologia automatizada, quantizada e eficiente para a avaliação
deste grupo de imagens a ser avaliada.
26
4 – REFERENCIAL TEÓRICO
4.1- O Câncer de Mama
A palavra câncer é usada para dar nome a um conjunto de mais de cem doenças que têm em
comum o crescimento desordenado de células que invadem os tecidos e órgãos, podendo
espalhar-se para outras regiões do corpo. As células dividem-se rapidamente e tendem a ser
agressivas e incontroláveis, determinando a formação de tumores. Quando se fala em câncer
associa-se primeiramente com a palavra “morte”.
O câncer de mama é provavelmente o tipo de câncer mais temido pelas mulheres, sobretudo pelo
impacto psicológico que provoca, pois envolve negativamente a percepção da sexualidade e a
própria imagem pessoal, mais do que se observa em qualquer outro tipo de câncer
[17]
.
A incidência deste tipo de câncer até os 35 anos de idade é baixa, porém cresce rápida e
progressivamente acima dessa faixa etária. As causas reais do aparecimento do câncer de mama
não são bem conhecidas. Estudos são feitos para verificar a associação da doença com alguns
fatores de risco como o estilo de vida, uso de determinados medicamentos e hereditariedade,
sendo que algumas dessas associações são bem aceitas pela comunidade científica. Outros
fatores estão ligados ao aumento da incidência de câncer, de maneira geral, como os de natureza
ambiental (poluição, exposição a agentes químicos cancerígenos) e o aumento da expectativa de
vida da população, que acaba por aumentar a exposição aos demais fatores de risco
[1]
.
Nas estatísticas mundiais, o câncer de mama é a terceira maior causa de morte por câncer em
mulheres, com taxa de crescimento anual de 0,5%. Estima-se que em 2010 sejam diagnosticados,
no mundo, 1,35 milhões de novos casos. Em um ano, morrem em torno de 14.000 mulheres com
este diagnóstico, correspondendo a 14% das mortes por câncer em mulheres. As taxas de
incidência são maiores nos países desenvolvidos
[18]
. As populações que apresentam maior risco
encontram-se na Europa Ocidental e nos Estados Unidos, enquanto que populações asiáticas têm
taxas quase cinco vezes menores. No entanto, nas últimas décadas, no Japão, vem sendo
observado aumento na incidência bem como em outras regiões caracterizadas como de baixa
ocorrência, como China e Índia. Ao mesmo tempo em que a incidência tende, com algumas
exceções, a aumentar, a mortalidade, em países desenvolvidos (Estados Unidos, Canadá, Reino
Unido, Holanda, Dinamarca e Noruega), vem declinando em cortes sucessivos de idade
[19]
. No
Brasil, esse tipo de câncer representa a primeira causa de óbito por câncer em mulheres, e os
27
coeficientes de mortalidade padronizados por idade mostram tendência ascendente entre 1979 e
1999, conforme FIG. 3
[20]
.
(1) População Padrão Mundial
(2) População Padrão Brasileira - Contagem Populacional 1996 - IBGE
Fontes: Sistema de Informações sobre Mortalidade - SIM/DATASUS/MS
Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE
Divisão de Epidemiologia e Vigilância - CONPREV/INCA/MS
FIGURA 3: Taxa de mortalidade por câncer de mama, brutas e ajustadas por idade pelas populações
mundial e brasileira, por 100.000 mulheres, Brasil, entre 1979 e 1999.
A queda da mortalidade verificada em países desenvolvidos foi muito rápida para ser explicada
apenas pelo uso da mamografia. Chama a atenção o fato de que esse declínio não está sendo
acompanhado por um aumento importante nas taxas de sobrevida
[21]
. Isso indica que, apesar dos
avanços diagnósticos e terapêuticos, ainda não se observou impacto significativo no aumento da
sobrevida das pacientes. Na Europa, a sobrevida de cinco anos teve melhora em todos os países,
em todos os grupos etários, menos no mais jovem (15-44 anos)
[22]
. Nos Estados Unidos, o
decréscimo da mortalidade por câncer de mama entre mulheres brancas parece estar relacionado
à difusão da mamografia e da utilização de terapias adjuvantes. Esses benefícios, todavia, não
foram observados entre mulheres negras, uma vez que entre essas a incidência e a mortalidade
28
continuam a aumentar
[23]
. Acredita-se que o pior prognóstico entre mulheres negras possa ser
explicado em parte, mas não totalmente, pelo estado avançado em que as pacientes são
diagnosticadas, o que teria relação com a idade, o retardo de diagnóstico, o baixo nível
socioeconômico e a obesidade.
Os resultados obtidos com ações programadas e sistematizadas de controle do câncer de mama,
são notoriamente diferentes em países onde há um comprometimento com essas ações de
controle e em outros países onde não há definição clara de condutas, condições estruturais
otimizadas e pesquisas amplas sobre o assunto. O governo nacional tem intensificado as políticas
e investimento relacionado com a saúde da mulher nos últimos anos.
Sabe-se que é importante o diagnóstico precoce do câncer, podendo relacionar a fase de
desenvolvimento da doença com o percentual de sobrevida da paciente e com os custos dos
procedimentos de diagnóstico e tratamento da doença. Isso reforça ainda mais a ideia de que
todos os esforços e investimentos devem se voltar para a detecção precoce através da
mamografia, que por sua vez, para cumprir esse papel deve ser capaz de produzir imagens
diagnósticas de boa qualidade com baixa exposição às pacientes.
4.2- Mamografia
A mamografia é a técnica radiográfica que é usada para se detectar patologias na mama. Feita
com equipamentos de radiodiagnóstico projetados especificamente para essa finalidade, é um
dos exames mais eficazes usados na detecção de anomalias na mama
[17]
.
A mamografia é apontada como o método mais sensível, na atualidade, para detecção do câncer
de mama em estádio pré-invasivo
[24–26]
, ocasião em que o índice de cura tem alcançado até
95%
[24]
. Sua sensibilidade é alta, mas se reduz progressivamente, proporcionalmente ao
intervalo de tempo de acompanhamento após sua realização. A sensibilidade também é afetada
pela composição das mamas, sendo menor nas mamas densas, e pela história familiar de câncer
de mama, provavelmente em consequência do rápido crescimento do tumor
[27]
.
Desde a descoberta dos raios X, por W. C. Röentgen, em 1895, que representou um grande passo
para a história do diagnóstico por imagem, uma sucessão de eventos contribuíram para a
evolução da prática mamográfica.
Desde o início do uso da radiografia para a aquisição de imagens de mama até os dias de hoje,
foram muitos os avanços tecnológicos que ocorreram envolvendo a mamografia. Inicialmente o
29
câncer era diagnosticado em equipamentos de radiografia com tubos de raios X projetados
originalmente para outros procedimentos de imagens médicas. Muitas destes equipamentos
tiveram dispositivos de compressão provisórios que não puderam assegurar compressão
adequada.
Hoje os exames radiológicos de mamografia são realizados com equipamentos específicos para
esta finalidade. Existem processadoras, cassetes, filmes e telas intensificadoras projetadas e
dedicadas ao o uso em mamografia.
Toda a técnica associada ao processamento dos filmes também melhorou muito nos últimos
anos. Atualmente é possível obter imagens de alta qualidade e com dose de radiação muito
menor, quando comparadas com as décadas passadas, sendo atualmente possível diagnosticar
anomalia na tela de estações de trabalho dedicadas para laudos.
Mesmo com toda a evolução nos meios de detecção do câncer de mama existem ainda grandes
dificuldades em se calcular com precisão a sensibilidade da mamografia na detecção do câncer
isoladamente. Normalmente a prática do exame é combinada com o exame clínico da mama ou
ainda com outros métodos diagnósticos como a ultrassonografia, e ainda a estimativa da eficácia
do exame está ligada também à seleção das pacientes, e à capacidade e experiência do
examinador.
A mamografia está indicada para dois grupos distintos:
1) mulheres assintomáticas, sendo utilizada como exame de rastreamento do câncer de mama;
2) mulheres sintomáticas, nas quais os achados clínicos levam à suspeita de câncer de mama.
O rastreamento do câncer de mama refere-se a exames que são realizados com periodicidade
definida, em uma parte da população (mulheres acima de certa idade), com o objetivo de se
detectar precocemente o câncer de mama. No Brasil as recomendações do Ministério da Saúde
para a detecção precoce, que envolvem mamografia, são as seguintes:
• Um exame a cada dois anos para mulheres com idade entre 50 e 69 anos;
• Um exame anual, associado a exame clínico, a partir dos 35 anos, para mulheres
pertencentes a grupos de risco elevado
[5]
.
Muito se questionou quanto à validade da mamografia em mulheres abaixo dos 50 anos de idade,
alegando-se que seu uso em programas de rastreamento não favorece a redução da mortalidade.
30
A propensão atual é a aceitação das evidências de que esta prática produz diminuição
significativa da morbidade e da mortalidade em todos os grupos etários acima de 40 anos
[28–33]
.
Quanto ao intervalo de tempo entre os exames mamográficos, trabalhos têm demonstrado que a
sensibilidade da mamografia é a mesma para mulheres entre 40 e 49 anos examinadas
anualmente e naquelas com mais de 50 anos avaliadas a cada dois anos
[34]
.
Michaelson et al.,
utilizando método de simulação computadorizada, estimaram que o
rastreamento a cada dois anos reduziria cerca de 22% na taxa de doença metastática, enquanto no
intervalo de um ano resultaria em 51% de redução, e no intervalo de seis meses diminuiria em
80% a mesma taxa
[35]
.
Ferreira et al. também discutem em trabalho a radioindução de câncer buscando estabelecer
riscos e benefícios do uso da mamografia, concluindo a existência de benefícios em todas as
faixas etárias a partir dos 40 anos, e que com eficiência do rastreamento mamográfico superior a
40% o uso da mamografia de alta resolução é plenamente justificável
[36]
.
4.3- Mamógrafo
Sistemas radiográficos visam à obtenção das imagens com a visualização clara da anomalia
dentro de um meio, ou seja, imagens com bom contraste. Os sistemas radiográficos
convencionais são projetados para obter imagens de estruturas de alto contraste, ou seja, que
apresentam grandes diferenças na sua composição (Z) e densidade. Já os sistemas destinados a
radiografar tecidos moles, como é o caso dos mamográfos, requerem técnicas e componentes
especiais que diferem de equipamentos de raios X convencionais. Os tipos de tecidos que
compõem a mama, pela sua natureza de baixo número atômico e densidades semelhantes não
permitem um bom contraste em uma imagem obtida com um equipamento radiográfico comum.
Por este motivo os equipamentos utilizados em raios X convencional sofreram alterações em sua
estrutura, visando a sua adequação a um sistema de obtenção de imagem dedicado as
características da mama
[37]
.
Nos mamógrafos (FIG. 4), os tubos de raios X são projetados para fornecer um feixe de baixa
energia, necessário para produzir imagens de qualidade dos tecidos moles sem expor
desnecessariamente o paciente. O espectro de radiação é determinado pela combinação
anodo/filtro do tubo de raios X e pela sua tensão. A energia ótima para uso em mamografia é em
um campo monoenergético entre 15 keV e 25 keV, dependendo da espessura e composição da
31
mama. Quando utilizado baixas energias (menores que 15 keV) proporciona-se uma dose
significativa na mama, enquanto altas energias (maiores que 35 keV) o contraste da imagem tem
perda significativa.
FIGURA 4: Mamógrafo do Laboratório de Radioproteção Aplicado a Mamografia do CDTN.
Os mamógrafos normalmente utilizam anodos rotatórios, e o material mais utilizado é o
Molibdênio (Mo), embora também sejam encontrados alvos de Ródio (Rh) e de Tungstênio (W),
sendo o último com menor frequência. A produção dos raios X característicos é o motivo da
preferência pelo o Molibdênio e pelo Ródio. A radiação característica ocorre em 17,5 keV e 19,6
keV para o Molibdênio, e em 20,2 keV e 22,7 keV para o Ródio (FIG. 5), sendo estes valores
considerados ideais para se produzir boas imagens com dose razoavelmente baixa na mama. As
energias atingidas com alvo de Ródio, maiores em relação às do Molibdênio, são muito úteis em
estudos mamográficos de mamas mais espessas e densas, já que o feixe de maior energia é mais
penetrante. Na FIG. 5, os espectros estão sendo sugeridos para faixas de espessura da mama
[38]
.
A Faixa I é para mamas que, após comprimidas, apresentam espessura entre 1 e 4 cm, a Faixa II
entre 4 e 6 cm, a Faixa III entre 6 e 7cm e finalmente a Faixa IV para mamas mais espessas que
7 cm.
32
FIGURA 5: Espectros com variações dependendo da necessidade de penetrabilidade
[38]
.
A escolha do espectro de raios X para a imagem de mama é um compromisso entre os requisitos
para a elevada qualidade da imagem e baixa dose de radiação na paciente. A qualidade da
imagem é melhorada com a redução da energia, enquanto a dose no paciente aumenta.
A FIG. 6 mostra como varia o contraste da imagem com o aumento da energia dos fótons. O
contraste foi calculado usando um modelo matemático que despreza o espalhamento e o ganho
do receptor da radiação. A curva A é para uma calcificação de 100µm, vista junto com um tecido
mamário “médio”, e a curva B é para um tecido glandular de 1 mm, visualizado em um meio de
tecido adiposo
[39]
. Ambas as curvas mostram uma rápida queda do contraste com o aumento da
energia.
33
FIGURA 6: Dependência do contraste em função da energia da radiação
[38]
.
O chassi mamográfico convencional (FIG. 7) apresenta um écran intensificador que se posiciona
abaixo do filme. Os fótons atravessam o filme, chegando pela sua base, atingem o écran,
transformam-se em luz visível e são refletidos de volta, impressionando o filme. Normalmente, a
tensão usada para mamografia varia de 25 a 50 kVp, valor que depende exclusivamente da
espessura da mama, a qual, após a compressão, varia de 3 a 8 cm
[40]
.
34
FIGURA 7: Técnica de execução de mamografia
[40]
.
Nos últimos anos, os equipamentos mamográficos sofreram grandes avanços tecnológicos,
apresentando subsídios ao surgimento de mamógrafos digitais, o Computed Radiography (CR) e
o Direct Radiography (DR). O mamógrafo digital consiste de um aparelho muito semelhante ao
aparelho de mamografia convencional, com exceção do sistema de registro, onde o filme e o
écran são substituídos por detectores semicondutores sensíveis aos raios X.
Existem duas maneiras de se obter um mamograma digital. A primeira consiste na digitalização
do filme mamográfico por meio de um scanner (específico para filmes). A segunda é utilizar
mamógrafos digitais que possuem, no lugar do filme, dispositivos sensíveis aos raios X que,
associados a um conversor analógico/digital, transformam os fótons recebidos em informações
digitais.
4.4- Qualidade de imagem
Segundo documentos do IPSM (The Institute of Physical Science in Medicine), a garantia de
qualidade é definida como um conjunto de ações planejadas e sistemáticas necessários para
fornecer com adequada confiança um produto ou serviço que irão satisfazer determinados
35
requerimentos para a qualidade. A garantia de qualidade pode ser dividida em duas
componentes: gerenciamento da qualidade e controle de qualidade. A primeira está ligada aos
aspectos da função de gerenciamento que determina e implementa a política de qualidade, e a
segunda diz respeito as técnicas operacionais e as atividades que são usadas para o cumprimento
dos requerimentos para qualidade
[39]
.
Um programa de qualidade está relacionado com os equipamentos e assegura que a técnica usada
no radiodiagnóstico resulte em uma imagem ótima, obtida com um sistema de imagem de bom
desempenho. O sistema de imagem compreende o equipamento de raios X e o de processamento
da imagem
[41]
.
Segundo Batista as ações para a garantia da qualidade de equipamentos de raios X
compreendem: (a) verificar se o equipamento esta pronto para ser utilizado clinicamente e para
estabelecer valores de base apropriados; (b) realizar testes de rotina e avaliação, para verificar se
os resultados estão dentro dos valores limites
[41]
.
4.4.1- Controle de qualidade em mamógrafos
Todo serviço de mamografia dada sua relação com a saúde da mulher, deve estar voltado para
um melhoramento permanente, integrando harmonicamente as áreas médicas, tecnológicas,
administrativas, econômicas, assistenciais e, se for o caso, também as áreas docentes e de
pesquisa.
O maior risco imposto a uma mulher que se submete a uma mamografia é o de que um pequeno
câncer de mama curável não seja identificado por causa da baixa qualidade do exame
mamográfico. Este risco é dezena de vezes maior que o risco de câncer mamário
radioinduzido
[42]
.
Para garantir a qualidade de um sistema mamográfico é necessário a realização de um conjunto
de testes: (1) testes de avaliação de parâmetros relacionados com a unidade de raios X
mamográfica (mamógrafo); (2) testes nas unidades de processamento (revelação, sistema tela-
filme, CR); (3) testes da qualidade da imagem formada (atráves da avaliação da imagem de
simuladores de mama); (4) e testes de verificação da dose de entrada na pele
[39]
.
No Brasil, a ANVISA, através da Portaria SVS/MS nº 453/98
[6]
, define quais os testes
necessários e suas respectivas frequencias, para a avaliação da qualidade do serviço prestado a
população. Para o teste de qualidade da imagem, segundo a resolução 4.48, cada serviço deverá
36
encaminhar mensalmente uma imagem de simulador à GVSSS. As imagens recebidas serão
analisadas e os resultados divulgados no início de cada mês. A avaliação será feita de acordo
com os critérios definidos na Portaria SVS/MS nº 453/98, no Guia “Radiodiagnóstico Médico,
Segurança e Desempenho de Equipamentos” da ANVISA e nas orientações do fabricante do
simulador, quando for o caso. Será verificada também a lavagem dos filmes (presença de
resíduos de fixador), a uniformidade da imagem e a presença ou não de artefatos.
Para a avaliação da qualidade da imagem em mamografia, o protocolo da Portaria 453/98 avalia
os seguintes requisitos técnicos
[6]
: definição da imagem (resolução espacial), detalhes de alto
contraste, limiar de baixo contraste, detalhes lineares de baixo contraste, visibilidade de massas
tumorais e densidade ótica de fundo.
O desempenho de toda a cadeia de produção das mamografias nos serviços é avaliado
quantitativamente, atendendo aos itens acima, utilizando-se como objeto um simulador
radiográfico de mama (phantom de mama) que contém no seu interior estruturas de teste de
diversas formas, dimensões e composições que produzem imagens semelhantes às estruturas
anatômicas de interesse e uma escala de densidades óticas. Após a exposição do simulador e a
revelação dos filmes radiográficos, é possível proceder à avaliação quantitativa da qualidade das
imagens.
4.4.2- Propriedades observadas na avaliação da qualidade da Imagem
Conforme Hart & Smith, a qualidade de imagem é um conceito genérico aplicável a todas as
modalidades de sistemas de aquisição e reprodução de imagem. Não obstante, isto não significa
que seja um conceito bem definido ou estabelecido. A importância da discussão sobre conceitos
de qualidade de imagem aplicados a sistemas médicos envolve intrinsecamente o valor da
técnica para o diagnóstico. Dentro de um conjunto específico de situações clínicas é essencial
manter a maior fidelidade entre o objeto observado e a imagem disponibilizada de forma a
proporcionar a capacidade de detecção e descrição acurada de anormalidades
[43]
.
Ainda segundo Hart & Smith, a qualidade da imagem deve ser avaliada como um processo de
duas etapas: (1) a detecção e aquisição de dados, representando a qualidade do processo de
obtenção de informação pelo instrumento de imagem; (2) processamento/exibição de dados,
representando a qualidade final da imagem exibida
[43]
.
Para avaliar a qualidade da imagem é necessária a investigar propriedades como:
37
4.4.2.1- Contraste
O contraste de uma imagem pode ser definido como a capacidade que ela oferece de distinguir
cada estrutura das demais estruturas adjacentes, ou da região circunvizinha. Ao atravessar uma
estrutura, o feixe de radiação produz uma exposição (X
1
) no filme. Ao atravessar uma área
vizinha sem uma estrutura, o mesmo feixe produz outra exposição (X
2
) no filme. Para se obter
uma imagem com contraste adequado é necessário que se obtenha uma diferença visível na
imagem através da diferença de exposição (X
1
– X
2
)
[51]
.
Para um melhor entendimento do conceito de contraste da imagem torna-se interessante
apresentar os conceitos de contraste do objeto e de contraste virtual. O contraste de um objeto se
caracteriza por diferenças físicas entre o objeto e a área circunvizinha. Ou seja, diferenças de
densidade, de número atômico, ou ainda na espessura. O contraste virtual representa as
diferenças de exposições a que o receptor de imagem vai ser exposto, devido ao feixe de raios X
que emerge do paciente. O contraste da imagem radiográfica depende então do contraste virtual,
ou seja, da diferença entre as quantidades de exposição que emergem do paciente, que chega ao
filme, e também das características de transferência de contraste inerentes ao sistema de
aquisição da imagem.
Os tecidos que compõem a mama (glandular, adiposo, fibroso) têm densidades muito
semelhantes, ou seja, possuem números atômicos muito próximos, o que dificulta muito a
obtenção de imagens mamográficas com bom contraste
[51]
.
Outro fator que diminui o contraste da imagem é o véu formado pela radiação espalhada.
Quando se considera o volume total da mama, as interações Compton geram uma quantidade de
radiação espalhada no plano do filme radiográfico de cerca de 50% da quantidade de radiação
primária (transmitida através da mama)
[51]
.
O uso de técnicas com baixo kV, ou seja, raios X com baixo poder de penetração, uso de grades
antiespalhamento e de filmes de alto contraste, são práticas úteis para se aumentar o contraste.
4.4.2.2- Resolução
A resolução e a resolução espacial da imagem descreve o nível de detalhe que esta comporta. O
termo se aplica igualmente a imagens digitais, imagens em filme e outros tipos de imagem.
Resoluções mais altas significam maiores detalhes na imagem.
38
Os primeiros arquivos de imagem eram chamados "bitmaps". Simplesmente um "mapa de bits",
isso é uma imagem digital que aparece na tela do computador. Um scanner, por exemplo,
"quebra" a imagem e armazena suas formas e cores em pequenos pontos chamados pixels
(Picture Element), que é o menor elemento em um dispositivo de exibição ao qual é possivel
atribuir-se uma cor.
A resolução de uma imagem mede a quantidade de pontos que há em uma polegada (2,54
centímetros). Assim, quando uma imagem é digitalizada com 1200 dpi (pontos por polegada, em
inglês), por exemplo, ela terá uma boa definição de imagem, não perdendo informações
importantes.
A resolução, nitidez, ou detalhes da imagem, é a quantidade de elementos de imagem por
unidade de comprimento.
Segundo Huda & Slone, resolução espacial é a habilidade de um sistema de imagem resolver
duas estruturas adjacentes de alto contraste como entidades discretas
[45]
. Usualmente, as
estruturas de alto contraste utilizadas na avaliação da resolução são os pares de linha.
Segundo autores como Hart & Smith, Barret & Swindel, Workman & Brettle e Hauss, define-se
par de linhas como uma estrutura formada pela inclusão adjacente de um espaço
radiotransparente e uma linha radiopaca. O comprimento do par de linhas (período espacial ou
ciclo) é definido como a distância entre duas regiões radiopacas adjacentes em uma composição
de pares de linhas igualmente dimensionados. A resolução espacial (em pares de linhas por mm,
pl/mm) é definida pelo inverso do comprimento do menor par de linha resolvível visualmente em
alto contraste
[43,46-48]
.
Para visualizar o contraste geralmente utiliza-se uma imagem gerada pela exposição de objetos
de testes que possuam estruturas já conhecidas, como visto na FIG. 8. Como cada par de linhas
equivale a dois pixels e uma polegada tem 25,4 mm, a conversão entre as duas unidades é
simples:
mm
pl
1
= 50,8dpi
39
FIGURA 8: Imagem de objeto de teste utilizado para estimar a resolução espacial em pares de linhas por
milímetro (pl/mm)
[37]
.
Uma boa caracterização dos contornos de microcalcificações ou das margens de uma pequena
massa é dependente da resolução espacial da imagem. Quando um objeto ou uma lesão se
encontra afastada do filme, sua imagem se formará “borrada” no filme, ou seja, com baixa
definição
[51]
.
O limite de resolução espacial observado em serviços de mamografia convencional (com o uso
de sistema tela-filme) é de aproximadamente 0,03mm, sendo a modalidade de radiodiagnóstico
que apresenta a maior resolução. A mamografia deve apresentar uma resolução mínima, de
maneira que seja possível, na imagem final, identificar microcalcificações de 0,32mm
[6]
.
O uso de equipamentos com tamanho focal adequado, a compressão adequada da mama
(diminuindo a distância entre as estruturas e o filme, e impedindo o movimento) e combinação
filme-écran corretas, aumentam a probabilidade de obtenção de imagens com boa resolução
espacial.
4.4.2.3- Ruído
O contraste anatômico de uma anormalidade e a resolução espacial da imagem são fatores
importantes na detecção dessa anormalidade, mas o que define a capacidade de visibilização é a
relação sinal-ruído existente na imagem final.
Quando um filme ou outro detector é exposto a um feixe uniforme de raio-x, esperaria-se que o
escurecimento fosse perfeitamente uniforme sobre todo o filme. Mas de fato, a densidade varia
um pouco de uma pequena região para a próxima. Deve-se lembrar que somente os fótons
absorvido pelo filme produzem informação, assim, supondo que durante uma certa exposição
uma média M de fótons seja absorvida por cada milímetro quadrado do filme. Devido à natureza
estocástica (estatística) dos processos de atenuação (absorção e espalhamento), o número real de
fótons absorvidos varia de um milímetro quadrado da imagem ou pixel para outro
[49]
.
40
Ruído é a granularidade apresentada pela imagem. Este é um conceito mensurável relacionado
com uma medida que representa a quantificação da variação na distribuição de um depósito de
prata ou sinal na imagem. Quanto maior a granularidade de uma imagem menor a sua definição.
A relação sinal/ruído traduz a medida com que uma área anatômica de interesse (sinal) se destaca
visualmente do ruído de fundo (flutuação das densidades óticas de fundo).
A razão sinal/ruído (SNR) deve ser alta para maximizar a informação. Se esta razão for baixa, a
imagem é ruidosa. Entretanto, as medidas para diminuir o ruído aumentam a dose, sendo assim é
necessário que a imagem seja aceitável do ponto de vista de diagnóstico, com a menor exposição
possível. A necessidade de limitar a exposição à radiação pelos pacientes submetidos a
procedimentos diagnósticos, assim como limitações técnicas dos equipamentos (como
rendimento do tubo), impõem limites na qualidade das imagens radiográficas.
Outras fontes de ruído são o ruído eletrônico, devido ao movimento aleatório dos elétrons nos
circuitos resistivos e fotoelétricos e, em caso de filmes, o ruído devido à granulação do filme.
As principais fontes de ruído nas imagens radiográficas são:
− Número insuficiente de fótons necessários para produzir a imagem (ruído
quântico).
− Tamanho não adequado dos grãos fluorescentes da tela intensificadora, o que
pode produzir uma granularidade na imagem final (ruído devido os materiais).
− Flutuações na imagem final, produzidas por estruturas anatômicas observadas
como fundo para a anormalidade ou sinal (ruído das estruturas anatômicas).
− O sistema de processamento utilizado.
4.4.2.4- Densidade Óptica
Existe disponíveis no mercado uma série de diferentes sistemas digitais. Esses sistemas possuem
inúmeras ferramentas de análise que ajudam o profissional a interpretar as imagens. Um desses
recursos é a mensuração da densidade óptica de áreas da imagem, que informa numericamente o
grau de radiolucidez ou radiopacidade da região, revelando diferenças nas nuances de cinza,
mesmo aquelas não percebidas pelo olho humano
[50]
.
A densidade óptica pode ser definida como sendo o grau de enegrecimento do filme após a
revelação. A densidade óptica é produzida pela exposição do filme aos raios X e pelo
41
processamento, sendo que as diferentes exposições do filme geram diferentes tons de cinza na
imagem (diferentes densidades ópticas).
São atribuídos às densidades ópticas, valores numéricos associados à quantidade de luz que
atravessa o filme,
DO =
I
I
Log
0
10
, (1)
em que DO é a densidade óptica, I
o
é a intensidade da luz, medida antes de atravessar o filme, e I
é a intensidade da luz que sai da região do filme em que a medida está sendo realizada.
Quando a densidade aumenta, diminui a penetração de luz. Uma área do filme que tenha
densidade ótica 1 (um), permite a passagem de 10% da luz incidente. Já uma área com densidade
igual a 2 (dois) permite a passagem de 1% da luz
[51]
.
Para descrever a resposta de um sistema de registro de imagem à intensidade de radiação
incidente é utilizado um gráfico chamado curva sensitométrica ou simplesmente curva
característica. O gráfico sensitométrico relaciona a exposição radiográfica à densidade óptica
produzida na imagem. Através da curva característica do sistema de registro é possível obter
informações relevantes sobre o contraste, a sensibilidade e a latitude (FIG. 9). A latitude
corresponde à parte linear da curva característica e determina qual faixa de exposição que irá
produzir o maior contraste em um exame de radiodiagnóstico (B). Considerando um sistema de
registro analógico, a curva sensitométrica produz duas regiões com contrastes insatisfatórios
chamados de base (A) e patamar (C). Nessas regiões grandes variações na exposição produzem
variações insignificantes em termos de DO, seja por saturação (patamar) ou subexposição (base).
42
FIGURA 9: Curva Sensitométrica de um sistema tela-filme em radiodiagnóstico.
A eficiência ou a sensibilidade de um sistema de registro, seja ele digital ou analógico, pode ser
expressa em termos da velocidade do sistema de aquisição. A velocidade pode ser determinada
através da inclinação da porção linear, ou latitude, da curva sensitométrica. A inclinação da
curva, usualmente chamada de fator gama (γ) ou índice de contraste, pode ser calculada
utilizando a equação 2.
12
12
loglog EE
DODO
−
−
=
γ
(2)
Onde DO
1
e DO
2
são as densidades óticas dos limites inferior e superior, respectivamente, da
região de latitude da curva e E
1
e E
2
as exposições respectivamente.
43
4.4.2.5- Distorção
A distorção da imagem final é a representação diferente, em tamanho ou forma, do objeto ou
órgão radiografado. Efeitos de distorção podem ser minimizados aumentando-se a DFF
(distância foco filme), o que diminui a ampliação devido à divergência do feixe de raios X, e
com a diminuição da DOF (distância objeto filme), o que em mamografia se consegue com a
compressão adequada da mama
[51]
.
4.4.3- Fatores que influenciam a qualidade da imagem mamográfica
4.4.3.1-Processamento
Um dos fatores que mais influenciam a imagem mamográfica é o processamento da imagem.
Somente se consegue manter a imagem radiográfica dentro de padrões de qualidade satisfatórios,
com o acompanhamento contínuo dos parâmetros ligados ao processamento dos filmes.
As características específicas dos filmes usados em mamografia, e a obrigatoriedade de se obter
imagens de alta qualidade, reforçam ainda mais a necessidade de monitoramento rotineiro de
todo o processo.
A formulação dos produtos químicos, o tempo de revelação, a temperatura do revelador, a taxa
de reposição das soluções e a manutenção das processadoras automáticas são itens que devem
ser continuamente avaliados e mantidos dentro das especificações dos fabricantes.
Uma simples alteração em algum dos parâmetros do processamento pode prejudicar a imagem
final. Essas alterações podem ser causadas pelo equipamento ou pelo operador do equipamento.
4.4.3.2- Grades Antiespalhamento
O contraste, uma das mais importantes propriedades da imagem radiográfica, é
significativamente prejudicado pela radiação espalhada proveniente do Efeito Compton.
Como em mamografia a quantidade de radiação espalhada é dependente da área e da espessura
da mama, a compressão adequada é uma ferramenta eficaz na diminuição da radiação espalhada,
pois diminui a sua espessura; entretanto não oferece resultados satisfatórios quando usada
isoladamente. O uso de grades com o objetivo de diminuir a radiação espalhada que chega a
interagir com o filme radiográfico, é então fator indispensável para melhoria no contraste e
consequentemente na qualidade da imagem mamográfica
[51]
.
44
O uso da grade anti- espalhamento aumenta a dose de radiação a que a paciente é exposta por
causa da perda de radiação primária, que contribuiria com a formação da imagem. Porém o
ganho na qualidade da imagem que ela proporciona justifica o seu uso.
4.4.3.3- Combinação Tela-Filme
Os receptores de imagem devem proporcionar contraste, resolução espacial e velocidade
adequada ao tipo de exame. Para mamografia as telas intensificadoras e os filmes radiográficos
são projetados especialmente para garantir a alta qualidade exigida. Os cassetes são fabricados
de material com baixa atenuação onde é fixada a tela fluorescente que deve ser usada em
conjunto com um filme específico com emulsão em apenas um lado. Na mamografia são usadas
telas intensificadoras ou écrans de terras raras (Gd
2
O
2
S:Tb), que ao interagirem com o feixe de
raios X emitem luz verde, o que exige o uso de filmes sensíveis a luz verde (correspondência
espectral). Os fabricantes produzem as telas intensificadoras e os filmes radiográficos para uso
combinado, de maneira a proporcionar qualidade de imagem otimizada
[51]
.
4.4.3.4- Compressão da Mama
A compressão adequada da mama contribui em vários aspectos para a qualidade do exame
mamográfico.
A compressão diminui a distância entre as estruturas anatômicas e o filme, aumentando a
resolução espacial da imagem e diminuindo a ampliação das estruturas. A uniformização do
tecido da mama, produzida pela placa de compressão faz com que as diferenças de contraste na
imagem sejam produzidas pelas estruturas e não pelas diferenças de espessuras.
A superposição de estruturas anatômicas na área do tecido mamário também é minimizada pela
compressão. A superposição pode ocultar uma lesão ou imagem de interesse, ou ainda criar
ilusões de uma lesão inexistente.
Ao diminuir a espessura da mama há uma redução da radiação espalhada, diminuindo o
borramento e o velamento da imagem. Outra vantagem da compressão adequada da mama é que
dessa maneira evita-se o movimento durante a realização do exame, o que provocaria perda da
qualidade da imagem (borramento).
45
Além de todas as contribuições para a melhoria na qualidade da imagem mamográfica a
compressão proporciona uma diminuição na dose absorvida pela paciente, já que há uma redução
na espessura do órgão irradiado.
A compressão satisfatória da mama, de maneira que se obtenham os benefícios desejáveis sem
causar desconforto exagerado para a paciente, deve ficar entre 11 e 18 kgf
[6]
.
4.4.3.5- Exposição
O ajuste da exposição é feito através da duração e da intensidade da radiação, ou seja, pelo
produto Tempo e Corrente (mAs), e deve considerar as características do sistema receptor da
imagem.
Apesar de o sistema manual de exposição ser necessário em casos especiais (mamas com
tamanho fora da média, ou mamas com implantes), é recomendável o uso rotineiro do controle
automático de exposição (CAE), para garantir a reprodutibilidade da densidade ótica média do
filme (de 1,2 a 1,6). O sistema de controle automático deve ser ajustado adequadamente para
equipar a sensibilidade do sistema receptor tela-filme.
Para garantir o funcionamento correto do CAE, o sensor deve ser posicionado sob uma porção
significativa do tecido glandular, de maneira que sempre seja completamente coberto pela mama.
Segundo Heywang-Köbrunner, a parte central do terço anterior da mama provou ser a melhor
região para colocar a fotocélula (sensor)
[52]
.
4.4.3.6- Artefatos de Imagem
Defeitos ou falhas que ocorram durante alguma etapa no processo de aquisição da imagem,
podem resultar em imagens finais com perda de informações importantes, estruturas mascaradas
ou inexistentes.
Artefatos podem ser definidos como sendo imagens irreais que aparecem no filme e constituem
um dos maiores desafios a programas de controle de qualidade
[53]
. Os artefatos podem se
originar antes ou depois da exposição do filme podendo ser causados por condições inadequadas
de estocagem, manuseio e processamento dos filmes, higiene e limpeza insatisfatória da sala
escura e dos écrans, movimentos das pacientes etc.
46
Dobras, amassamento ou excesso de pressão sobre o filme pode gerar manchas curvilíneas claras
ou escuras
[54]
. Condições inadequadas no processamento podem ocasionar vários tipos de
artefatos. Sujeira nos rolos transportadores da processadora causa mancha ou arranhões nos
filmes que ocorrem sistematicamente. Concentração inadequada, sujeira e contaminação cruzada
entre as soluções químicas podem produzir variações significativas na DO, pontos brancos,
linhas com maior densidade e outros artefatos.
O funcionamento incorreto no dispositivo que movimenta a grade antiespalhamento, vai causar
listras na imagem final. Todos os profissionais envolvidos na realização do exame devem estar
capacitados para identificar e classificar corretamente os artefatos para então tomar as medidas
corretivas necessárias para sua eliminação e manutenção da qualidade da imagem
[51]
.
4.5- Parâmetros de Avaliação da Qualidade da Imagem em Mamografia
O controle de qualidade de sistemas mamográficos compreende quatro conjuntos de testes: (1)
Testes de avaliação de parâmetros relacionados ao mamógrafo; (2) testes na unidade de
processamento (revelação e sistema tela-filme); (3) testes da qualidade da imagem formada (por
meio de avaliações de imagens de simuladores mamográficos); (4) testes de verificação de dose
de entrada na mama
[18]
.
Para haver confiabilidade na qualidade das imagens mamográficas nos serviços de radiologia a
Vigilância Sanitária avalia os mesmos utilizando um simulador radiográfico de mama, similar ao
adotado pelo Colégio Americano de Radiologia – ACR.
O simulador de mama (Phantom Mama), indicado pelo Colégio Brasileiro de Radiologia para os
testes de controle de qualidade de imagem, representa uma mama padrão de 5 cm de espessura,
com 50% de tecido glandular e 50% de tecido adiposo. O Phantom Mama (Apêncide 1) é
composto por quatro placas acrílicas (PMMA - polimetilmetacrilato), sendo três delas com
10x120x160mm
3
e uma com 20x120x160 mm
3
na qual estão fixados objetos de teste que
simulam estruturas anatômicas de diferentes formas e dimensões. Na placa principal estão
inseridos:
- 4 grades metálicas com 4, 6, 8 e 12 pl/mm, usadas para estimar quantitativamente a
resolução espacial;
- 5 calotas esféricas de nylon de diferentes diâmetros e espessuras com 9,5x 3,4 mm
2
,
7,7x 2,9 mm
2
, 5,5x 2,0 mm
2
, 4,0x 2,0 mm
2
, 2,0x 0,8 mm
2
, que simulam massas tumorais;
47
- 5 conjuntos de grãos de óxido de alumínio com diâmetros de 0,45 mm, 0,35 mm, 0,30
mm, 0,25 mm e 0,18 mm, que simulam grupos de microcalcificações;
- 8 discos de poliéster com diâmetro de 6,0 mm e espessuras de 0,8 mm, 0,7 mm,
0,6 mm, 0,5 mm, 0,4 mm, 0,3 mm, 0,2 mm e 0,1 mm, que simulam áreas ou lesões com baixo
contraste em relação à região vizinha;
- 6 fios de nylon com 1 cm de comprimento e diâmetros de 1,4 mm, 1,2 mm, 0,8 mm, 0,7
mm, 0,6 mm e 0,4 mm, que simulam extensões do tecido fibroso;
- 6 orifícios preenchidos por diferentes materiais, que produzem uma escala de densidades
óticas usada para calcular o índice de contraste da imagem.
Para obter a imagem a ser avaliada, radiografa-se o simulador com a técnica de
28 kV, usando-se o controle automático de exposição. A FIG. 10 apresenta um modelo de
simulador radiográfico de mama
[51]
.
As vantagens do uso de simuladores para a avaliação de imagens são múltiplas, como se sabe, os
objetos teste que constituem um simulador têm distribuição conhecida, tornando possível saber o
que se procura na imagem. Também podem ser obtidas imagens em condições clínicas sem
expor indevidamente o paciente a doses de radiação. Finalmente, é possível obter imagens de
simuladores periodicamente para compará-las entre si, permitindo estudar a evolução da
qualidade da imagem realizada por um equipamento de mamografia.
48
FIGURA 10: Simulador radiográfico de mama utilizado pelo CBR, contendo estruturas semelhantes às
encontradas na mama (tecido fibroso, microcalcificações, massas tumorais) e estruturas para medida de alto
e baixo contraste (limiar de baixo contraste e resolução espacial)
[7]
.
De acordo com a metodologia sugerida pela Vigilância Sanitária, para estudo da qualidade da
imagem, são avaliados visualmente na imagem obtida do simulador radiográfico a definição da
imagem (resolução espacial), detalhes de alto contraste, limiar de baixo contraste, detalhes
lineares de baixo contraste (tecido fibroso), massas tumorais e, com o auxílio de um
densitômetro, a densidade ótica. Os testes sugeridos e seus limites de aceitação estão listados
abaixo:
1-Definição da imagem (resolução espacial) – um dos parâmetros que determina a qualidade
da imagem clínica é a resolução espacial, cuja medida pode ser efetuada radiografando-se o
simulador de mama que apresenta quatro grades metálicas com definições aproximadas de 12, 8,
6 e 4 pares de linhas por milímetro (pl/mm). A partir da imagem gerada avalia-se o número de
grades visualizadas com o valor de definição máxima obtida. Para ser aprovada neste teste, a
imagem gerada em radiologia convencional deve apresentar resolução espacial maior ou igual a
12 pl/mm, ou seja, as quatro grades metálicas devem ser visualizadas com definição.
49
2-Detalhes de alto contraste – um segundo aspecto relativo à definição do sistema de produção
da imagem é a habilidade de visualizar objetos de pequeno tamanho e alto contraste, tais como
microcalcificações. Os simuladores radiográficos de mama possuem diversos conjuntos de
objetos de material denso que simulam microcalcificações de tamanhos variados. O simulador
utilizado pelo CBR apresenta cinco grupos de Al
2
O
3
simulando microcalcificações variando
entre 0,45 e 0,18 mm de diâmetro. Para a avaliação observa-se a imagem adquirida nos serviços
e avalia-se o menor diâmetro de microcalcificação visualizada. Para a imagem ser avaliada como
conforme é necessário visualizar todos os conjuntos de microcalcificações com diâmetro acima
de 0,25 mm.
3-Limiar de baixo contraste – esta medida deve proporcionar uma indicação do limiar
detectável para objetos de baixo contraste e com alguns milímetros de diâmetro. É realizada
radiografando-se o simulador radiográfico de mama colocando-se sobre a superfície alguns
discos de poliéster com 5 mm de diâmetro e de espessuras entre 0,5 e 3,0 mm. O percentual de
variação do contraste é estabelecido em função da densidade ótica das regiões do filme dentro e
fora dos discos de poliéster. Com o auxilio de um densitômetro avalia-se o limiar de baixo
contraste em porcentagem. Para ser aprovado neste teste sugere-se 1,5% como limiar de
contraste para discos de 5 mm de diâmetro.
4-Detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso) – os simuladores radiográficos de
mama possuem objetos lineares de baixo contraste com diversos diâmetros, que simulam
extensões de tecido fibroso em tecido adiposo.
Quando o fantoma é radiografado, estes detalhes lineares de baixo contraste permitem a medida
da sensibilidade do sistema de produção da imagem em registrar estruturas filamentares no
interior da mama. Com a imagem obtida no serviço registra-se o menor diâmetro de fibra vista.
No simulador do CBR existem seis fibras de nylon de um cm de comprimento que variam entre
1,4 e 0,4 mm de diâmetro. Para a aprovação neste teste é necessário que seja vista até a fibra de
0,7 mm de diâmetro.
5-Massas tumorais – a capacidade de registrar a imagem de massas tumorais é uma medida
bastante realistas da qualidade da imagem em mamografia. Para tal, os simuladores de mama
dispõem de calotas esféricas de nylon que simulam massas tumorais. Estas calotas possuem
diâmetros e alturas variadas. Quando o simulador é radiografado, estas calotas esféricas
produzem uma série de imagens bastante similares às massas tumorais que ocorrem na mama.
Assim, para avaliação da qualidade da imagem, obtém- se o mesmo diâmetro da menor massa
50
visualizada. Neste teste é necessário ver até a calota de 4,0 mm de diâmetro e 2,0 mm de
espessura.
6-Densidade óptica de fundo – mede-se a densidade óptica de fundo em um ponto da imagem
do simulador situado a 6 cm da parede torácica e centrado lateralmente no filme. Assim, com o
auxílio de um densitômetro, registra-se o valor de densidade ótica de fundo que deve estar entre
os valores de 1,30 e 1,80.
7-Densidade óptica– com o auxílio de um densitômetro, mede- se a densidade óptica (DO) de
cinco calotas esféricas que apresentam diferentes valores. Traça-se uma reta de velocidade de
enegrecimento do filme, tendo a mesma que apresentar valores de coeficiente angular que
variem na faixa de ±10% do valor adquirido na imagem padrão.
4.6- Avaliação automatizada de qualidade de imagem
Profissionais que buscam a excelência na obtenção de diagnósticos devem realizar
periodicamente programas de controle de qualidade relacionados à execução de radiografias. Isto
porque o exame radiográfico é um meio de análise, planejamento e controle dos pacientes.
Define-se controle de qualidade como um teste ou uma série de testes feitos para determinar se o
aparelho de raios X e o processamento dos filmes estão sendo realizados adequadamente,
seguindo padrões de qualidade pré-estabelecidos. Podem ser executados de forma objetiva por
meio da aferição dos aparelhos de raios X, da análise da densidade das radiografias, da
construção de curvas sensitométricas e da avaliação química dos líquidos
[6]
; ou de forma
subjetiva, na qual a qualidade das imagens radiográficas é submetida à avaliação visual.
A análise subjetiva de imagens complexas por humanos pode acarretar erros e incertezas que
podem ser reduzidos ou extintos utilizando avaliações objetivas executadas por computador.
Através da aplicação de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) e Reconhecimento
de Padrões (RP), as características geométricas dos objetos teste podem ser extraídas,
possibilitando a classificação das mesmas como conformes ou não.
Na literatura existem alguns trabalhos dedicados à análise de imagens mamográficas digitalizada
com o auxílio computacional. Brooks et al.
[12]
desenvolveram um programa de qualidade de
imagem para estabelecer alguns critérios de visibilidade dos objetos de teste do simulador, que
são localizados por meio de uma técnica baseado na transformada rápida de Fourier. Castellano
Smith et al. desenvolveram um algoritmo para medir diferentes propriedades do simulador.
51
Neste algoritmo a localização dos objetos na imagem é feito com máscaras de números binários
e a resolução da imagem é determinada pelo cálculo do número de passagens por zero da
diferencial de vários perfis na área de resolução de imagem
[14]
. Chakraborty desenvolveu a
metodologia CAMPI (Computer Analysis of Mammography Phantom Images) para avaliar a
qualidade de imagens mamográficas com o auxílio de softwares. Sabendo a localização dos
objetos teste no simulador do American College of Radiology (ACR), ele quantificou a qualidade
da imagem comparando duas imagens, uma ideal, obtida em condições perfeitas, e a imagem
obtida no mamógrafo avaliado
[13]
.
A tarefa de processamento da imagem a ser avaliada guarda estreito compromisso entre o
software disponível e as tarefas e situações clínicas em questão, sendo de difícil avaliação
global
[14]
.
A quantidade de software de processamento digital de imagens disponíveis atualmente é imensa.
Para processamentos de imagens mais sofisticadas, como as científicas, os softwares necessitam
ter funções para resolver operações morfológicas, transformações matemáticas, entre outros
recursos
[44]
.
O ImageJ é um software que apresenta as características necessárias para processar imagens
sofisticadas. Com ele é possível exibir, editar, analisar, processar, salvar e imprimir imagens de
8, 16 e 32-bits, além de ler muitos formatos de imagem, incluindo TIFF, GIF, JPEG, BMP,
DICOM, FITS e "ROW". É multithread, ou seja, tem a capacidade de executar duas ou mais
tarefas simultaneamente, assim demoradas operações tais como a leitura do arquivo de imagem
pode ser realizada em paralelo com outras operações. É possível calcular área e estatísticas de
valor de pixel definido por seleções do usuário, medir distâncias e ângulos, criar histogramas de
densidade e gráficos de perfis de linha. Suporta funções de processamento de imagem padrão,
tais como manipulação de contraste, nitidez, suavização, detecção de bordas e mediana de
filtragem, faz transformações geométricas, como escala, rotação e flips. Este programa permite
que a imagem seja ampliada em escala de até 32:1 e reduzidas na escala de 1:32. Todas as
análises e funções de processamento estão disponíveis a qualquer fator de ampliação. O
programa suporta inúmeras janelas (imagens) simultaneamente, sendo apenas limitado pela
memória disponível. É possível até realizar calibrações de escala de cinza.
O ImageJ foi projetado com uma arquitetura aberta que permite a adição de plugins (programas
de computador usados para adicionar funções a outros programas maiores, provendo alguma
funcionalidade especial ou muito específica) na linguagem computacional Java. Os plugins são
52
construídos no editor e compilador de Java permitindo resolver problemas complexos de
processamento e análise da imagem
[55]
.
Mascena et al. desenvolveram um plugin utilizado no programa ImageJ para avaliação das
imagens de controle de qualidade em mamografia. Como a imagem do simulador de mama pode
ser adquirida com alteração de orientação, deslocamento ou escala, este código computacional
cria uma imagem-gabarito para localizar as regiões de interesse. Na imagem-gabarito são feitas
transformações geométricas e comparações utilizando coeficiente de correlação para um ajuste o
mais correto possível. Tendo localizado as regiões do simulador, aplicam-se
computacionalmente os procedimentos que seriam aplicados visualmente para aferição da
qualidade da imagem
[56]
.
Para a avaliação de uma imagem digitalizada ser realizada corretamente é necessário assegurar
que não serão introduzidos artefatos de compressão na imagem, ou seja, diferenças visíveis entre
arquivos comprimidos e os originais, por isso estas devem ser salvas em formatos não
comprimidos. Arquivos comprimidos normalmente são consideravelmente menores que seus
equivalentes não comprimidos e são separados em duas categorias gerais: "com perda" e "sem
perda". Compressões "sem perda" garantem que toda a informação contida na imagem é
mantida, então quando ela for descomprimida ela vai ser exatamente igual a original.
Compressões "com perda" podem criar imagens sensivelmente menores, mas esse tipo de
compressão descarta seletivamente dados da imagem original de modo que a imagem
comprimida não é mais idêntica à original
[57]
.
O formato TIFF (Tagged Image File Format) de arquivo é compatível com a maioria dos
softwares de visualização ou edição de imagens. Foi desenvolvido em 1986 pela Aldus e pela
Microsoft numa tentativa de criar um padrão para imagens geradas por equipamentos digitais. É
um formato de compressão de arquivos sem perda de dados e, portanto, mais pesados. O TIFF,
também é muito conhecido e usado para importar/exportar imagens já que comprime os arquivos
sem perda de qualidade da imagem. Por estes motivos o formato TIFF de arquivo é indicado para
salvar imagens digitalizadas em mamografia
[58]
.
Outra característica que deve ser observada na imagem quando for digitalizada é seu modelo de
cores, que normalmente é utilizado o RGB ou tons de cinza. O padrão RGB de cores reproduz
varias cores por meio de três cores básicas: vermelha (Red), verde (Green) e azul (Blue). Como a
linguagem dos computadores é em bits, que se pode dizer que são números, as cores devem ser
informadas a partir de números. A cada uma das três cores (RGB - Red - Green - Blue) é
53
atribuído um valor numérico de 0 a 255. Quanto mais altos os valores, maior a quantidade de luz
branca. Assim, valores elevados de RGB resultam em cores mais claras. Esse modelo de cor
apresenta uma desvantagem: ele é dependente de dispositivo. Isto significa que pode ocorrer
variação de cores entre monitores e scanners, podendo acarretar um desvio em suas
especificações, exibindo assim, as cores de maneira diferente. Já o modelo tons de cinza contém
as cores preto e branco e uma faixa de cinza. Por exemplo, imagens em tons de cinza de 256
cores (8 bits por pixel) possui um valor de brilho, variando de 0 (preto) a 255 (branco). Os
valores de tons de cinza também podem ser medidos como porcentagens de cobertura de tinta
preta (0% é igual a branco, 100% a preto)
[59]
.
4.6.1- Recursos utilizados para avaliação de imagens digitalizadas
O interesse em métodos de processamento digital de imagens vem principalmente de duas áreas
de aplicações: melhoria de informação (imagem) para interpretação humana, e processamento de
dados (imagens) em computador, e vem crescendo com aplicações no Programa Espacial, na
Medicina, Arqueologia, Física, Astronomia, Biologia, Indústria etc.
O termo imagem refere-se a uma função de intensidade de luz bidimensional f(x,y), onde x e y
são coordenadas espaciais e o valor de f em um ponto qualquer (x,y) é proporcional ao brilho ou
nível de cinza da imagem naquele ponto. Uma imagem digital é uma imagem f(x,y) discretizada
no espaço e na intensidade de brilho e pode ser considerada uma matriz, cujos elementos são
chamados de pixels.
4.6.1.1- Transformada de Fourier
Com a evolução tecnológica e o desenvolvimento de computadores digitais de alta capacidade e
velocidade de processamento, o Processamento Digital de Imagens tem sido cada vez mais
utilizado para análise e diagnósticos. A teoria das transformações vem desempenhando um
papel essencial em processamento de imagens por muitos anos, continuando a ser um tópico de
interesse tanto em trabalhos teóricos como em aplicações nesta área. Uma das ferramentas mais
utilizadas no processamento de imagens é a transformada de Fourier, a qual nos permite ter uma
visão da imagem a ser analisada no domínio da frequência, facilitando a análise e o seu
processamento, normalmente, aplicando-se técnicas de filtragem digital
[50]
.
54
A teoria da transformada de Fourier assume que o sinal é contínuo com uma extensão infinita,
para o qual a transformada é desejada. Por outro lado, imagens são frequentemente descontínuas
ao longo de uma linha ou coluna da imagem. Para analisar dados de pixel de uma imagem
contínua a versão discreta de transformada de Fourier foi desenvolvida e chamada de
transformada rápida de Fourier (FFT). Esta implementação é a base para a maioria de algoritmos
de processamento de imagens usando transformada de Fourier
[50]
.
Qualquer imagem pode ser representada por uma transformada de Fourier bidimensional, a qual
pode ser considerada como uma imagem com uma parte real e uma parte complexa. A FFT
bidimensional é um mapeamento de valores de pixel de imagem no espaço de frequência da
imagem espacial. Executando a FFT bidimensional em uma imagem, cria-se um mapa
bidimensional de todas as frequências de espaço dentro de uma imagem
[50]
.
A Transformada de Fourier (FT) é uma ferramenta largamente empregada em processamento de
sinais, processamento de sons e em processamento de imagens. Denominada assim em
homenagem ao físico francês Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830), a FT decompõe um
sinal em suas componentes elementares seno e cosseno. A FT aplicada a uma imagem no
domínio espacial gera uma informação no domínio da frequência, em que cada ponto, definido
por um vetor do tipo (k.cosseno, k.seno), representa uma dada frequência contida no domínio
espacial da imagem.
As aplicações referentes à FT são inúmeras: filtragem, segmentação, reconhecimento de padrões,
descrição de imagens, compressão e reconstrução constituem algumas delas
[50]
.
A transformada de Fourier representa a soma de uma série de formas de onda senoidais com
diferentes amplitudes, fase e frequência. Pode ser utilizada em processamento digital de imagens
quando se deseja conhecer frequências espaciais de um determinado padrão. Entretanto, a
transformada pode ser utilizada também na reconstrução bidimensional de imagens em geral, por
sua facilidade e rapidez de cálculo, comparado com a resolução das equações de projeção
algebricamente, que consistem na montagem de uma matriz e sua resolução
[50]
.
4.6.1.2- Filtros Passa-Baixas
O uso de máscaras espaciais para processamento de imagens é usualmente chamado filtragem
espacial (em contrapartida à expressão filtragem no domínio da frequência usando a
transformada de Fourier), e as máscaras são chamadas filtros espaciais.
55
Filtros passa-baixas são filtros espaciais que especificam que a função de transferência e o
impulso ou função de espalhamento pontual de um sistema linear são transformadas inversas de
Fourier uma da outra. Os denominados filtros passa-baixas atenuam ou eliminam componentes
de altas-frequências do domínio de Fourier enquanto deixam as frequências baixas inalteradas
(isto é, o filtro “deixa passar” as baixas frequências). Os componentes de alta frequência
caracterizam bordas e outros detalhes finos de uma imagem, de forma que o efeito resultante da
filtragem passa-baixas é o borramento da imagem.
4.7- Determinação das Incertezas de Medição
Quando é necessário descrever um resultado quantitativo referente a uma grandeza física, é
indispensável que seja produzido algum indicativo numérico da qualidade do resultado. A partir
da qualidade de um resultado obtido por um processo de medida é possível avaliar a sua
confiabilidade. Essa indicação de qualidade é imprescindível para que os resultados de um valor
mensurado sejam comparados com outros resultados ou valores de referência estipulados por
uma norma técnica ou especificação. Assim, a qualidade de um procedimento de medição é
relatada pela expressão da incerteza de medição.
A incerteza padrão é um parâmetro associado a quaisquer resultados de uma medida, o qual
reflete a dúvida envolvida sobre o valor exato do que está sendo medido. Sendo assim, a
incerteza pode ser definida como a dispersão de valores que podem ser atribuídos a aquisição da
medida. Existem regras para determinar a contribuição de cada incerteza e para combiná-las;
além disso, é preciso determinar o tipo de incerteza associada ao processo de medição.
A seguir estão descritos os tipos de incertezas aplicadas no teste que determina o índice de
contraste da reta e a densidade óptica de fundo.
4.7.1-Incertezas do Tipo A
Incertezas do tipo A são estimadas pela utilização de métodos estatísticos, por meio de cálculos
de média das medições e seu desvio padrão; em uma série de n medidas, onde são obtidos
valores x
i,
a melhor estimativa da quantidade de x é dada pela média aritmética das mesmas, que
são obtidas da seguinte forma
[60]
:
56
i
n
1i
x
n
1
x
∑
=
=
(3)
A dispersão dos valores medidos em torno de sua média aritmética pode ser caracterizada pelo
desvio padrão, que é calculado através da seguinte equação:
2
i
n
1i
i
)xx(
1n
1
)x(s −
−
=
∑
=
(4)
onde: s(x
i
) representa o desvio padrão.
As incertezas do tipo A foram calculadas com a utilização da equação 5:
n
)x(s
U
i
A
=
(5)
onde: U
A
é o valor da incerteza do tipo A.
s(x
i
) é o valor do desvio padrão das medidas.
n é a quantidade de medidas realizadas.
4.7.2- Incertezas do Tipo B
Incertezas do tipo B são estimadas usando qualquer outra informação. Pode ser informação de
medições em experiências passadas, de certificados de calibração, especificações de fabricantes,
de cálculos, de informações publicadas, além da experiência do realizador das medidas para
estimá-las da forma mais coerente possível.
Para a realização do cálculo das incertezas do tipo B estimadas pelo realizador das medidas, deve
ser levada em consideração a influência deste dado no menor valor medido experimentalmente,
sendo que o resultado é dividido pela raiz quadrada de 3 para uma distribuição retangular, de
acordo com a equação 6:
3
U
U
máx
B
=
(6)
onde: U
B
é o valor da incerteza do tipo B.
U
máx
é o valor da maior influência da incerteza estimada nas medidas.
57
É importante observar que uma avaliação da incerteza tipo B pode ser tão confiável quanto uma
avaliação do tipo A, especialmente em uma situação de medição onde uma avaliação do tipo A é
baseada em um número comparativamente pequeno de observações estatisticamente
independentes
[59]
.
4.7.3-. Incerteza Padrão Combinada
Depois de determinar as fontes de incertezas relevantes ao processo de medição, deve-se
combiná-las, de modo a encontrar um valor representativo para o seu resultado final. Ao lidar
com um processo de medição direta, todos os efeitos associados a cada uma das fontes de
incerteza são refletidos sobre a medida como parcelas aditivas. Todavia, quando o resultado do
processo de medida é obtido por meio de várias outras grandezas, se faz necessário o cálculo da
incerteza combinada. Na grande maioria dos casos, o cálculo da incerteza combinada pode ser
deduzido como a raiz quadrada da soma dos quadrados de cada componente. Porém, em alguns
casos as grandezas apresentam dependência entre si, o que pode causar alterações de sua
influência no produto final, sendo necessária uma abordagem matemática mais criteriosa para o
tratamento das dependências entre as componentes do sistema. Dessa forma, o termo incerteza
combinada é mencionada quando há ação conjugada de várias fontes de incerteza agindo
respectivamente sobre um processo de medição. Esse processo pode ser descrito
matematicamente pela equação 7
[60]
.
)()(
2
2
1
2
i
n
i
i
C
XU
X
f
yU ×
∂
∂
=
∑
=
(7)
em que:
)(
2
yU
c
é a incerteza padrão combinada
)(
2
i
XU a incerteza padrão para o componente
i
X
∂
∂
i
X
f
o coeficiente de sensibilidade dado pela derivada da função f em relação a
componente
i
X .
58
4.7.4- Fator de abrangência k
A partir da determinação das componentes da incerteza de forma consistente, a incerteza
combinada padrão pode ser pensada como equivalente a “um desvio padrão” de nível de
confiança
[66]
.
Em certos casos, uma incerteza global, pode ser estabelecida em um nível de confiança diferente.
De acordo com a finalidade das medidas, precisa-se de maior nível de confiança; este novo
cálculo pode ser feito usando o fator de abrangência, k
[60]
.
O fator de abrangência é determinado à partir da distribuição t de Student com graus efetivos de
liberdade ν
eff
, para um nível de confiança p. O valor do grau efetivo de liberdade, ν
eff
, a ser
utilizado para determinar k é calculado por meio da aproximação dada pela equação 8, fórmula
de Welch-Satterthwaite
[66]
:
∑
=
=
n
i
i
i
C
eff
xU
yU
1
4
4
)(
)(
ν
ν
(8)
Em que: ν
i
representa o valor dos graus de liberdade efetivos associados a U(x
i
);
No caso de incertezas do tipo A, ν
i
será determinado com base nos dados e no processo de
medição. Para n observações independentes de uma grandeza de entrada X
i
, determinada por
medição direta pela média aritmética das observações, tem-se que o grau de liberdade é dado
pela equação 9
[66]
:
1
−
=
n
i
ν
(9)
No caso de incertezas do tipo B, quando ν
i
não for declarado em certificados de calibração e não
puder ser obtido da literatura ou determinado com base na experiência, será considerado
preferencialmente que ν
i
= ∞.
Multiplicando a incerteza combinada (U
c
) pelo fator de abrangência obtém-se a incerteza
expandida (U), de acordo com a equação 10:
kUU
C
⋅
=
(10)
59
5 – METODOLOGIA E INFRAESTRUTURA
5.1- Digitalização de imagens e avaliação da qualidade da imagem digitalizada do
simulador de mama
A Vigilância Sanitária do Estado de Minas Gerais (VISA- MG) juntamente com o Centro de
Desenvolvimento da Tecnologia Nuclear (CDTN) desde 2004 promovem o Programa de
Controle de Qualidade em Mamografia. Uma das atribuições deste Programa é a avaliação da
qualidade das imagens dos serviços de mamografia prestados no Estado. Estas avaliações
resultaram em um banco de imagens do simulador de mama (Phantom Mama, FIG.11).
FIGURA 11: Simulador radiográfico de mama Phantom Mama utilizado para a produção de imagens de
controle de qualidade em mamografia.
Nesta pesquisa foram escolhidas aleatoriamente trinta imagens do Phantom Mama no banco de
imagens do CDTN/ VISA-MG. Todas as imagens da amostra foram digitalizadas duas vezes no
scanner ScanMaker 9800XL da marca Microtek (FIG. 12) com uma resolução de 1200 dpi e
salvas no formato TIFF, que não apresenta perda de informações. A primeira digitalização foi
realizada no modo de cores tons de cinza e a segunda no modelo RGB (FIG. 13).
Todos os testes descritos na metodologia foram utilizados para avaliação do conjunto das 30
imagens escolhidas aleatoriamente e digitalizadas. Cada imagem deste grupo foi avaliada
visualmente por um segundo especialista. A título de comparação, as respostas de duas
avaliações visuais foram comparadas com o parecer indicado pelo software.
60
FIGURA 12: Scanner ScanMaker 9800XL utilizado para digitalizar as imagens do Phantom Mama.
(a) (b)
FIGURA 13: Imagem do simulador de mama Phantom Mama (A) no modelo de cores tons de cinza 16 bits e
(B) no padrão de cor RGB.
Como cada área do simulador de mama requer um tratamento e análise diferenciados, a imagem
foi dividida em subimagens que foram avaliadas da seguinte forma:
61
5.1.1- Definição da imagem (Resolução espacial)
Para determinar a resolução espacial da imagem utilizou-se a Transformada Rápida de Fourier
(FFT- Fast Fourier Transform) da região de interesse e o conceito de visibilidade de uma
estrutura.
A FFT permite avaliar a imagem no domínio da frequência, facilitando sua análise e o seu
processamento
[61]
.
Uma das grandes aplicações da FFT é o estudo das características
geométricas de uma imagem no domínio espacial
[62]
. Uma vez operando no domínio da
frequência, é possível realizar um processo inverso, por meio da técnica de deconvolução, que
permite restabelecer as informações no domínio espacial
[63]
.
A aplicação da FFT em imagens radiográficas que sejam constituídas por barras claras e escuras
é de extrema importância, pois cada componente espectral codifica uma informação específica
da imagem, como: grau de espaçamento dos elementos da imagem (barras) e definição de seus
contornos
[64]
. Cria-se, assim, um espectro de frequências que contém os componentes da
imagem no domínio espacial (FIG. 14). O primeiro componente do espectro indica o
espaçamento entre as barras e os demais componentes (frequências mais altas) são responsáveis
pelo grau de detalhamento da imagem
[65]
. As barras apresentadas mostram menor (A) e maior
(C) definição em suas bordas e diferentes graus de espaçamento. A leitura do espaçamento faz-se
perpendicularmente à orientação espacial das barras.
Assim, os componentes espectrais da imagem das barras verticais, dispõem-se no braço
horizontal do espectro (w
h
) e as barras horizontais são representadas no braço vertical (w
v
).
62
FIGURA 14: Imagens de barras (A e C) e seus respectivos espectros de frequência (B e D). Em A as
distâncias entre as barras são pequenas e seu espectro é composto por frequências altas. Em C o espaçamento
é maior e, em consequência, o primeiro componente está mais próximo do centro (frequências mais baixas).
Neste caso, os demais componentes estão relacionados à definição da imagem [w
h
e w
v
são o componente
(frequência) horizontal e vertical do espectro, respectivamente].
Aplicando a FFT na área selecionada (grade de avaliação da resolução espacial), é fornecida uma
imagem chamada de espectro de frequência (rede recíproca), com pontos distribuídos
simetricamente ao redor da origem dos eixos xy. Cada par destes pontos equivale a um conjunto
de linhas de grade com mesmo espaçamento interplanar. As posições destes pontos (distância
aos eixos) estão relacionadas com o valor do espaçamento interplanar e com o ângulo de
orientação das franjas, em relação aos eixos.
Entende-se, portanto, que o uso da FFT na investigação da arquitetura das grades apresentadas
no Phantom Mama traz valiosas informações a respeito das características de resolução da
imagem avaliada.
Para avaliação da resolução selecionou-se a região de interesse dentro da grade a ser avaliada,
conforme FIG. 15. Ao selecionar a ROI (Region of Interest) tomou-se cuidado para não
extrapolar os limites da circunferência que apresenta a grade de avaliação da resolução espacial.
63
FIGURA 15: Região de interesse selecionada nas circunferências que apresentam a grade de avaliação da
resolução espacial.
A FFT resultará em uma imagem do perfil da frequência da área selecionada, conforme FIG.16.
Ao determinar a FFT da imagem comprova-se a existência, ou não, de um padrão de grades na
imagem. De acordo com a teoria da FFT, os pontos luminosos visibilizados na transformada
demonstram a existência de frequências bem determinadas na imagem, ou seja, confirma a
existência da grade e se estes pontos luminosos estão deslocados do eixo principal, indicando se
a grade esta angulada.
Neste trabalho, utilizou- se a função implementada FFT do software ImageJ para a realização
destas avaliações.
64
(A) (B)
FIGURA 16: Transformada de Fourier da grade com 12pl/mm. (A) Sem ROI selecionada; (B) com ROI
selecionada.
Para garantir a visibilidade das estruturas que comprovam a existência do padrão de grade na
imagem, sem existir qualquer parâmetro sujeito à subjetividade, calculou-se a visibilidade dos
pontos luminosos utilizando a equação 11,
21
21
II
II
deVisibilida
+
−
=
(11)
em que x
1
é a região onde existe a interseção do ponto luminoso e x
2
é o background da imagem
resultante da FFT, respectivamente.
Como a FFT é uma função simétrica
[60]
, os pontos
escolhidos para determinação de sua visibilidade devem se encontrar na metade superior ou
inferior da imagem.
Para determinação do limiar de conformidade deste teste utilizou-se imagens de microscopia
óptica com auxílio do equipamento OLYMPUS BX51 com câmera acoplada: Sony ExwaveHAD
B&W e para a captura da imagem o software PCTV Vision 2.75, com um aumento de dez vezes
para ter certeza da existência ou não das grades de avaliação da resolução espacial.
5.1.2- Detalhes de alto contraste
O efeito Heel pode ser definido como a diminuição da intensidade da radiação do lado do anodo
devido à formação dos raios X dentro deste, sofrendo atenuações
[66]
.
Em um aparelho de
mamografia, devido à inclinação da superfície do alvo, os elétrons que o atingem terão que
atravessar diferentes espessuras do alvo. Os raios X são produzidos em várias profundidades no
65
alvo e, consequentemente, sofrem atenuações diferentes. Quanto mais espesso, mais absorção.
Isto resulta numa intensidade maior no lado do catodo que do anodo. Uma imagem radiográfica,
portanto, não apresenta background uniforme
[67]
. A imagem do simulador de mama sofre este
efeito apresentando um background irregular, o que dificulta sua avaliação.
O
Phantom Mama
apresenta a área de avaliação dos detalhes de alto contraste com cinco grupos
de simuladores de microcalcificações. O diâmetro das microcalcificações varia de um grupo para
outro, e cada grupo é constituído de um arranjo de cinco microcalcificações dispostas em
formato de cruz.
Por existir diferença no diâmetro das microcalcificações e no background da imagem, a área de
avaliação de detalhes de alto contraste foi subdividida para análise individual de cada grupo.
Para cada subimagem foi utilizado o mesmo algoritmo de avaliação para extrair suas principais
características. Por exemplo, a FIG. 17 apresenta a subimagem do grupo de microcalcificações
de 0,45mm.
FIGURA 17: Subimagem do grupo de 0,45mm de diâmetro de um simulador de mama.
Para a análise da subimagem, primeiramente foi realizada sua segmentação, que consiste em
detectar e isolar cada uma das microcalcificações na imagem. A identificação da
microcalcificação foi realizada em duas fases: aplicação de filtros de média entre pixels ou
gaussiano e limiarização. Posteriormente aplicou-se um algoritmo de contagem de estruturas na
imagem, para evitar qualquer subjetividade.
66
Além das dificuldades já descritas, as imagens digitalizadas do simulador de mama apresentaram
muito ruído, o que prejudica a análise da presença de microcalcificações. Para tentar minimizar
os efeitos decorrentes deste ruído na imagem foram utilizados filtros passa-baixa que têm como
objetivo a suavização de estruturas.
A aplicação do filtro da média é uma técnica que permite reduzir o ruído, que é responsável por
prejudicar a visibilidade das microcalcificações, já que pode ter o mesmo diâmetro das estruturas
que se pretende avaliar. Considerando uma dada vizinhança, o método consiste em calcular a
média de todos os pontos dentro desta vizinhança para cada pixel da imagem original apresenta.
O filtro da média é útil por ser uma técnica simples, relativamente rápida de ser aplicada, pois
não necessita de nenhum processamento mais complexo do que somas e divisões. O filtro da
média é mais indicado para ruído do tipo “Sal e Pimenta”, pois pode retirar pixels espúrios de
uma imagem
[68]
.
Outro filtro passa-baixa que pode ser utilizado é o operador de suavizamento Gaussiano que é
basicamente uma operação de convolução, utilizada para “borrar” uma imagem digital com o
objetivo de remover detalhes e ruídos
[69]
. Neste sentido, este operador é similar ao método mais
comum utilizado para realizar esta operação, chamado de filtro médio, mas utiliza um algoritmo
diferente que representa a forma da distribuição Gaussiana.
Após a aplicação de filtros que reduzam o ruído, mesmo resultando em borramento (FIG. 18), é
utilizada a função de limiarização.
(A) (B)
FIGURA 18: Grupo de microcalcificações de 0,45 mm de diâmetro (A) sem alterações; (B) após utilização do
filtro gaussiano e filtro média.
67
O processo de limiarização consiste em particionar o histograma da imagem por um limiar único
T. A segmentação então é efetuada, varrendo a imagem, pixel a pixel, e rotulando cada pixel
como sendo do objeto ou do fundo, dependendo se o nível de cinza for maior ou menor que T.
Como indicado anteriormente, o sucesso desse método depende inteiramente de quão bem o
histograma pode ser particionado
[70]
. A FIG. 19 mostra um grupo de microcalcificações que
passou pelo processo de limiarização.
(A) (B)
FIGURA 19: Limiarização do grupo de microcalcificações de 0,45 mm de diâmetro: (A) escolha do melhor
limiar para evidenciar somente os detalhes de alto contraste; (B) imagem resultante após a binarização da
imagem.
A seleção do limiar deve ser feita considerando que um limite muito alto pode negligenciar as
microcalcificações que apresentam menos contraste, enquanto um limiar muito baixo faz com
que os pontos brilhantes que são selecionados não correspondam a microcalcificações, sendo
importante o cuidado deve ser tomado, pois existem pontos causados pelas oscilações nos níveis
de cinza do fundo devido ao ruído presente na imagem
[11]
.
Depois de realizada a segmentação da imagem, utilizou-se um algoritmo para contar objetos
(FIG. 20). Contar objetos é uma tarefa que tem a matemática já bem conhecida pelos
pesquisadores de análise de imagens, e é bastante versátil em aplicações como até mesmo
contagem de microcalcificações.
Para isso utilizou-se um algoritmo recursivo de etiquetagem
para enumerar objetos brancos contidos em uma imagem binária já implementado no
software
ImageJ
[67]
.
68
FIGURA 20: Imagem binária de um grupo de microcalcificações de 0,45mm de diâmetro após passar por um
filtro de contagem de estruturas. Neste caso a detecção foi eficiente, encontrando-se as cinco
microcalcificações existentes.
Para o grupo avaliado ser considerado conforme, o
software
deve ser capaz de detectar as cinco
microcalcificações existentes, porém, deve-se ter cuidado com a contagem errônea de ruídos que
apresentem o mesmo tamanho das estruturas avaliadas.
5.1.3- Limiar de baixo contraste e massas tumorais
Para a determinação do limiar de baixo contraste e das massas tumorais utilizou-se as mesmas
metodologias. Duas metodologias distintas foram testadas com o mesmo intuito.
A primeira metodologia detecta os objetos teste através do gráfico do perfil dos níveis de cinza.
O código computacional, neste caso, faz a média dos pixels em cada linha vertical, resultando
assim em um perfil de tons de cinza. As massas e os objetos teste que avaliam o limiar de baixo
contraste têm níveis de cinza maiores, logo a presença destas estruturas resultará em gráficos que
destacam a existência das mesmas. A área estudada deve ser determinada de forma que todas as
estruturas representantes das massas tumorais e limiares de baixo contraste sejam avaliados,
conforme exemplo do retângulo amarelo na FIG. 21-B.
69
(A)
(B)
FIGURA 21: Detecção das massas tumorais através do perfil dos níveis de cinza da imagem: (A) Massas
tumorais avaliadas; (B) O retângulo amarelo representa a região de interesse em que foi determinado o perfil
de cores.
A segunda metodologia, que resultou em um plugin desenvolvido por Mascena et al., realiza
operações de ajuste geométrico e também permite verificar se uma região é visível pela
comparação da média dos pixels na região e em sua vizinhança
[56]
.
Tanto a função plotar perfil dos níveis de cinza, como o plugin desenvolvido por Mascena
et al.
podem ser utilizados com o auxílio do programa ImageJ.
Utilizando a primeira metodologia, para uma imagem ser considerada conforme no teste das
massas, o gráfico do perfil de cinzas deve apresentar ao menos quatro picos, cada um
representando uma massa detectada. Já utilizando a segunda metodologia, basta o plugin detectar
as estruturas e marcá-las.
No teste do limiar de baixo contraste da imagem, para ser considerado conforme, utilizando a
primeira metodologia descrita, o gráfico deve apresentar sete picos, cada um representando uma
estrutura avaliada. Já na segunda metodologia o plugin deve detectar e marcar as estruturas
avaliadas, a detecção e marcação são indicação de conformidade.
5.1.4- Detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso)
Para determinar a capacidade de detecção dos detalhes lineares de baixo contraste ou tecido
fibroso (FIG. 22), utilizou-se o mesmo plugin desenvolvido por Mascena
et al.
descrito
anteriormente. Esta metodologia, como já descrita, realiza operações de ajuste geométrico e
também permite verificar se as fibras tumorais são visíveis pela comparação da média dos pixels
na região e em sua vizinhança
[56]
.
70
FIGURA 22: Estruturas que simulam o tecido fibroso tumoral para avaliação da capacidade de detecção de
estruturas lineares de baixo contraste.
Para haver conformidade neste teste, basta às estruturas que simulam o tecido fibroso serem
detectadas e marcadas pelo plugin.
5.1.5- Densidade óptica e densidade óptica de fundo
Para filmes radiográficos o processo de digitalização é realizado por transmissão de luz ao invés
de reflexão, assim a relação entre níveis de cinza e densidades ópticas fica invertida, ou seja, a
maior DO ocorre na máxima absorção de luz (preto) e a menor DO ocorre com a mínima
absorção (branco). Assim o levantamento da curva característica de um digitalizador, geralmente
se utiliza do negativo da imagem digital; porém para facilitar a utilização do usuário digitalizou-
se a imagem fazendo as devidas correções para ser fornecida a imagem positiva.
Assim, obtidos os dados referentes às densidades ópticas e seus respectivos níveis de cinza e
valores de pixels dos canais de cores RGB, foram determinadas as curvas características do
digitalizador (FIG. 23 e 24). A calibração do scanner foi feita a partir do padrão KODAK Q-60,
que acompanha o próprio scanner.
71
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
Densidade Óptica de Referência
Intensidade de Cor
ESCALA DE CINZA 1200 dpi 16 bits
FIGURA 23: Curva característica do digitalizador Microtek ScanMaker 9800XL para imagens digitalizadas
em tons de cinza, resolução de 1200 dpi e 16 bits.
72
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
0 50 100 150 200 250
Intensidade de cor
Densidade Óptica de Referência
RGB 1200 dpi 8 bits
RED 1200 dpi 8 bits
GREEN 1200 dpi 8 bits
BLUE 1200 dpi 8 bits
FIGURA 24: Curva característica do digitalizador Microtek ScanMaker 9800XL para imagens digitalizadas
no modelo de cores RGB, resolução de 1200 dpi e 8bits.
Uma vez obtidos os pontos referentes à curva característica do digitalizador, foi possível
determinar a melhor configuração de digitalização das imagens para a realização deste teste além
de determinar a equação que melhor representa os pontos amostrados. Para calcular a equação de
calibração foi utilizado o sistema de ajuste do software OringinPro 8.0.
Para cada valor de pixel N obtido na imagem digitalizada, foi determinado um valor de DO
correspondente. Assim, construiu-se uma curva característica do digitalizador e a partir disso
calculou-se a curva sensitométrica das imagens mamográficas. Para cada imagem de um modelo
de simulador de mama foi determinada uma reta de velocidade de contraste e determinado o
índice de contraste e seus limites aceitáveis.
Para a construção, da curva sensitométrica de cada filme determinou-se, a partir da calibração
realizada, os valores da DO de cada degrau de nível de cinza do simulador
Phantom Mama
. Para
73
a determinação do índice de contraste das imagens é importante delimitar a área que se deseja
avaliar sem extrapolar seus limites, como mostra a FIG. 25.
FIGURA 25: Região para determinação da curva sensitométrica das imagens do simulador de mama
Phantom Mama. As regiões delimitadas pelo retângulo vermelho não podem ultrapassar os limites da
circunferência de análise.
Para a determinação do valor de densidade óptica de fundo da imagem, basta usar a equação de
ajuste do digitalizador e determinar o valor da região central da imagem, situado a 6 cm da
parede torácica e centrado lateralmente no filme, conforme região delimitada pelo retângulo
vermelho na FIG. 26.
FIGURA 26: Região para determinação da densidade óptica de fundo das imagens digitalizadas do simulador
de mama Phantom Mama.
74
5.2- Análise Estatística
Os resultados encontrados utilizando as metodologias descritas neste capítulo serão avaliados
estastisticamente utilizando o teste de Kappa. Este teste permite saber se uma dada
caracterização/classificação de um objeto é confiável, portanto, é necessário ter este objeto
caracterizado ou classificado várias vezes, por exemplo, por mais de um avaliador
[71-72]
.
Para descrição da intensidade da concordância entre dois ou mais avaliadores, ou entre dois
métodos de classificação (por ex., dois testes diferentes para avaliação de um mesmo parâmetro
de qualidade de imagem), utilizou-se a medida Kappa que é baseada no número de respostas
concordantes, ou seja, no número de casos cujo resultado é o mesmo entre os avaliadores. O
Kappa é uma medida de concordância interobservador e mede o grau de concordância além do
que seria esperado tão somente pelo acaso. Esta medida de concordância tem como valor
máximo o 1, onde este valor 1 representa total concordância e os valores próximos e até abaixo
de 0, indicam nenhuma concordância, ou a concordância foi exatamente a esperada pelo acaso.
Um eventual valor de Kappa menor que zero, negativo, sugere que a concordância encontrada
foi menor do aquela esperada por acaso. Sugere, portanto, discordância, mas seu valor não tem
interpretação como intensidade de discordância
[71-72]
. Para determinar o valor de kappa utiliza-se
a equação 12,
∑
∑ ∑
=
++
= =
++
−
=
m
i
ii
m
i
m
i
iiii
xxn
xxx
k
1
2
1 1
(12)
Em que:
K = coeficiente Kappa de concordância;
n = numero de observações (pontos amostrais);
m = numero de linhas da matriz erro;
x
ii
= observações na linha i e coluna i;
x
i+
= total marginal da linha i;
x
+i
= total marginal da coluna i.
Para avaliar se a concordância é razoável, fez-se um teste estatístico e avaliou-se a significância
do Kappa. Neste caso a hipótese testada é se o Kappa é igual a 0, o que indicaria concordância
nula, ou se ele é maior do que zero, concordância maior do que o acaso (teste monocaudal: H
0
:
K= 0; H
1
: K > 0). Um Kappa com valor negativo, que não tem interpretação cabível, pode
resultar num paradoxal nível crítico (valor de p) maior do que 1
[71-72]
.
75
No caso de rejeição da hipótese (Kappa=0) tem-se a indicação de que a medida de concordância
é significantemente maior do que zero o que indicaria que existe alguma concordância. Isto não
significa necessariamente que a concordância seja alta, cabe ao pesquisador avaliar se a medida
obtida é satisfatória ou não, isto baseado, por exemplo, em dados de literatura ou pesquisas
anteriores. Landis JR e Koch GG sugerem a seguinte interpretação apresentada na TAB.1
[73]
.
TABELA 1: Classificação da concordância entre resposta de diferentes observadores tendo como base o valor de
kappa.
Values do Kappa Interpretação
<0 Não há concordância
0-0.19 Concordância pobre
0.20-0.39 Concordância razoável
0.40-0.59 Concordância moderada
0.60-0.79 Concordância boa
0.80-1.00 Concordância perfeita
Essa avaliação de concordância através do Kappa é utilizada quando as escalas são categóricas e
sempre quando são comparados dois ou mais avaliadores.
Outro teste para avaliar a concordância entre duas amostras é o p-valor. Em estatística, e
especificamente no campo dos testes de hipóteses, o valor p, ou também valor-p ou ainda
P-valor, é a probabilidade de que a nossa amostra podia ter sido tirada de uma população sendo
testada assumindo que a hipótese nula seja verdadeira. Um valor de 0,05 por exemplo, indica que
existe uma probabilidade de 5% de que a amostra que está sendo testada possa ser tirada,
assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
76
Sabendo que a média amostral, de uma amostra aleatória simples de n elementos de uma
população normal com média
µ
e variância
2
σ
, tem distribuição normal com média
µ
e
variância
n
2
σ
, então a estatística de teste, supondo H
0
verdadeira, dada pela equação 13:
n
x
z
σ
µ
−
= , (13)
segue a distribuição normal padrão com média zero e variância um.
A hipótese nula será rejeitada quando:
• <
obs
z −
2
α
z ou
2
α
zz
obs
> para H
A
:
0
µµ
≠
•
α
zz
obs
−< para H
A
:
0
µµ
<
•
α
zz
obs
−> para H
A
:
0
µµ
>
Em um teste de hipóteses feito através do p-valor , um valor grande positivo ou negativo da
estatística de teste estará associado a um p-valor pequeno. Na prática o p-valor é calculado como
segue:
• p-valor = Prob(Z<z
obs
) para H
A
:
0
µµ
<
• p-valor = Prob(Z>z
obs
) para H
A
:
0
µµ
>
• p-valor = Prob(Z>|z
obs
|) para H
A
:
0
µµ
≠ ,
onde z
obs
é o valor observado da estatística de teste e a probabilidade pode ser obtida em tabelas
da distribuição normal padrão. A hipótese nula será rejeitada quando o p-valor for menor do que
α, ao nível de significância do teste.
Em estatística, a hipótese nula é uma hipótese que é presumida verdadeira até que provas
estatísticas sob a forma de testes de hipóteses indiquem o contrário. É uma hipótese que você
está interessado em confrontar com os fatos. Muitas vezes é uma afirmação quanto a um
parâmetro que é propriedade de uma população, sendo que é impossível observar toda a
população, e o teste é baseado na observação de uma amostra aleatória da população.
Para interpretar os resultados deste teste pode-se considerar que:
77
•
P-valor próximo de 0 - Um indicador de que a hipótese nula é falsa.
•
P-valor próximo de 1 - Não há evidência suficiente para rejeitar a hipótese nula.
•
Normalmente considera-se um p-valor de 0,05 como o patamar para avaliar a hipótese
nula. Se o valor p for inferior a 0,05 pode-se rejeitar a hipótese nula. Em caso contrário,
não se tem evidência que permita rejeitar a hipótese nula (o que não significa
automaticamente que seja verdadeira). Em situações de maior exigência é usado um p-
valor inferior a 0,05.
78
6– RESULTADOS E DISCUSSÃO
Neste capítulo serão apresentados e discutidos os resultados obtidos para os testes de resolução
espacial, detalhes de alto contraste, limiar de baixo contraste, massas tumorais, detalhes lineares
de baixo contraste, densidade óptica e densidade óptica de fundo, descritos no capítulo anterior.
6.1- Avaliação da Definição da imagem (Resolução espacial)
A avaliação da definição da imagem deve ser realizada seguindo um mesmo padrão de
comparação, para isso foi determinado o limiar de conformidade deste teste. Para determinar o
limiar de visibilidade aceitável da FFT, foram utilizadas imagens de microscopia eletrônica com
aumento de dez vezes. Assim, tornou-se possível determinar com precisão o limite entre
conformidade e não conformidade.
Para a determinação do limite aceitável de resolução espacial utilizou- se a avaliação visual das
imagens resultantes da microscopia óptica, avaliando onde a grade existe com grande definição e
onde esta apresenta imperfeições. Juntamente com a avaliação visual, utilizou-se as imagens
resultantes da FFT das grades para definir o limiar de conformidade. A partir da definição de um
parâmetro limite de aceitação e a respectiva visibilidade da FFT da imagem foi possível avaliar
todas as imagens utilizando um mesmo parâmetro de aceitação.
A FIG. 27 apresenta imagens da microscopia das grades que avaliam a resolução espacial e ao
lado das mesmas suas respectivas imagens da FFT. A FIG. 27-A apresenta uma grade com
resolução espacial aprovada e considerada referência. A FIG. 27-B apresenta uma imagem de
microscopia que apresenta imperfeições e sua FFT, logo esta é considerada limítrofe entre
aceitável e não aceitável. Já a FIG. 27- C apresenta a imagem de uma grade que não apresenta
resolução espacial aceitável e sua respectiva FFT.
79
(A)
(B)
(C)
FIGURA 27: Imagens resultantes da microscopia eletrônica nas grades que testam a resolução espacial e suas
respectivas transformadas de Fourier: (A) imagem que apresenta boa resolução espacial, pois apresenta
nitidez nas grades; (B) com resolução limítrofe, ainda conforme; (C) imagem com resolução espacial
inadequada, não conforme.
80
A partir da avaliação da FFT da imagem limítrofe e do resultado da avaliação dada pela
VISA/MG como conforme, determinou-se que o limite de conformidade para a visibilidade da
grade de 12 pl/mm seria de dois pontos luminosos em uma das metades da imagem com
visibilidade ≥ 0,7. O valor de visibilidade igual a 0,7 foi determinado a partir da avaliação da
imagem limítrofe, já que imagens com resolução espacial com maiores imperfeições devem ser
consideradas com resolução insuficiente.
Após definido o limiar de conformidade para a realização da avaliação da resolução espacial,
utilizando a metodologia descrita, encontrou-se os resultados apresentados na TAB. 2, em que a
sigla “C” representa conformidade e “N” não conformidade. As colunas de avaliação visual
representam a avaliação dos observadores humanos, sendo um dos resultados retirado do
relatório expedido pela VISA/MG. A coluna Image J demonstra a resposta encontrada com o
auxílio do programa computacional.
81
TABELA 2: Resultado dos testes de avaliação visual e da metodologia proposta para verificação da resolução
espacial, sendo as imagens conformes marcadas com “C” e não conformes com “N”.
1 2
Padrão 134
C
C
C
Padrão 411e
C
C
C
Padrão 411
C
C
C
MG 01
C
C
C
MG16
C
C
C
MG19
C
C
C
MG20
C
C
C
MG21
C
C
C
MG50
N
C
C
MG51
N
C
C
MG53
C
C
C
MG57
C
C
C
MG65
C
N
C
MG86
N
N
N
MG90A
C
C
C
MG101
C
C
C
MG102
C
C
C
MG103
C
C
C
MG104
C
C
C
MG107
C
C
C
MG114
C
C
C
MG123
C
C
C
MG124
C
C
C
MG133
C
C
C
MG165
C
C
C
MG192
C
C
C
MG194
C
C
C
MG205
C
C
C
MG213
C
C
C
MG224
N
C
C
Image J
Avaliação Visual
Serviço
Com os dados da TAB. 2, foi possível determinar o valor de kappa. A avaliação foi feita
comparando-se cada resposta dada pelos avaliadores visuais, e também comparando a resposta
da avaliação visual com sua correspondente dada pela metodologia automatizada. Assim, a
TAB. 3 apresenta os valores estatísticos para a concordância entre dois avaliadores humanos e a
concordância entre a avaliação visual e a automatizada, que apresentaram mesmo valor.
82
TABELA 3: Tabela dos valores de Kappa correspondentes à concordância entre os dois avaliadores visuais e
entre avaliação visual e automatizada.
Kappa geral
0,540
P-valor geral
0,000
Para ambas as comparações, observa-se que a concordância geral é estatisticamente diferente de
zero e vale 0,540 entre avaliadores visuais e entre a avaliação visual e automatizada.
Considerando que a concordância perfeita é a de 1,00, obteve-se uma concordância moderada
para as duas metodologias utilizadas.
A avaliação automatizada utiliza o mesmo padrão de comparação para todas as imagens
avaliadas. O mesmo não ocorre quando avalia-se a imagem visualmente, no entanto para este
teste não foi observado diferença significativa quanto à concordância.
Avaliando o p-valor igual à zero conclui- se que é possível rejeitar a hipótese nula, H
0
, que
propõe a não existência de concordância entre os dados comparados, no aspecto que está sendo
considerado, assim os resultados são considerados estatisticamente significantes.
Quando se avalia imagens com a mesma metodologia automatizada observa-se uma coincidência
total (kappa=1), demonstrando a confiabilidade deste processo.
6.2- Avaliação dos detalhes de alto contraste
Utilizando a metodologia sugerida neste trabalho, os resultados encontrados durante a avaliação
da capacidade de detecção dos detalhes de alto contraste estão apresentados na TAB. 4.
A detecção das microcalcificações utilizando a segmentação e a contagem de objetos é
prejudicada, principalmente, pela presença de ruídos. Assim, é imprescindível a utilização de
filtros que reduzam este efeito prejudicial à avaliação das imagens.
83
TABELA 4: Resultado dos testes por avaliação visual e via metodologia proposta para verificação da
capacidade de detecção de detalhes de alto contraste (microcalcificações).
1 2
Padrão 134
C
C
C
Padrão 411e
C
C
N
Padrão 411
N
N
N
MG 01
C
C
C
MG16
C
C
C
MG19
N
C
C
MG20
C
C
C
MG21
C
C
C
MG50
N
C
C
MG51
N
C
C
MG53
C
C
C
MG57
C
C
C
MG65
C
C
C
MG86
N
C
N
MG90A
C
C
C
MG101
C
C
N
MG102
C
C
C
MG103
N
N
C
MG104
C
C
C
MG107
C
C
C
MG114
C
C
C
MG123
C
C
C
MG124
N
C
C
MG133
C
C
C
MG165
C
C
C
MG192
N
C
C
MG194
N
N
N
MG205
C
C
C
MG213
C
N
C
MG224
C
C
N
Serviço
Avaliação Visual
Image J
A partir dos dados apresentados na TAB.4, compararam-se estatisticamente as duas avaliações
visuais. Os resultados desta avaliação são apresentados na TAB.5.
TABELA 5: Tabela dos valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais para o
teste de detecção dos detalhes de alto contraste.
Kappa geral
0,306
P-valor geral
0,049
84
Nota-se que a concordância geral é estatisticamente diferente de zero e vale 0,306 entre
avaliadores visuais. Considerando que a concordância perfeita é a de 1,00, tem- se uma
concordância razoável entre os dois avaliadores. Portanto, pode-se afirmar que a avaliação visual
é subjetiva.
Espera- se que a subjetividade existente na avaliação visual seja totalmente excluída ao utilizar a
metodologia automatizada. A utilização dos métodos computacionais e matemáticos resulta em
uma avaliação objetiva e quantitativa, reduzindo as incertezas no critério de avaliação.
Comparando os resultados emitidos pela VISA/MG (TAB. 4, coluna avaliação visual 1) e as
respostas obtidas pela avaliação computacional obtive- se um kappa de 0,306 (TAB. 6), que
demonstra uma concordância razoável entre as respostas dos testes. Como o P- valor resultou em
um valor abaixo de 0,05 pode- se rejeitar a hipótese nula, sendo a amostra significante.
TABELA 6: Tabela dos valores de Kappa correspondentes à concordância entre avaliação visual e a
automatizada para o teste de detecção dos detalhes de alto contraste.
Kappa geral
0,306
P-valor geral
0,049
Um dos possíveis motivos para a concordância razoável entre as metodologia é que utilizando-
se a metodologia automatizada garante-se o mesmo padrão de comparação para todas as imagens
avaliadas. O mesmo não é possível quando avalia-se a imagem visualmente.
6.3- Limiar de baixo contraste
Para avaliação do limiar de baixo contraste na imagem digitalizada foram propostas duas
metodologias.
A metodologia que avalia o perfil dos níveis de cinza em uma região apresentou como resultado
para cada imagem um gráfico como o da FIG. 28. Como se pode observar, além da detecção dos
discos que avaliam o limiar de baixo contraste também é possível observar a diferença no
background da imagem devido ao efeito Heel. Cada pico apresentado no gráfico é a detecção de
um disco de avaliação do limiar de baixo contraste, como o contraste diminui gradativamente, o
gráfico também apresenta uma diminuição no tamanho dos picos. Em alguns gráficos é possível
85
observar até ao sétimo disco, com contraste de 1,5%, mas em muitas imagens o ruído do
background atrapalha a detecção do disco de menor contraste.
(A)
(B)
FIGURA 28: Avaliação do limiar de baixo contraste: (A) a imagem original sendo o retângulo amarelo a área
avaliada; (B) Gráfico resultante do perfil dos níveis de cinza da região avaliada.
A segunda metodologia empregada para a avaliação do limiar de baixo contraste é a utilização
do plugin desenvolvido por Mascena et al. Este método resulta em uma imagem no qual são
detectados ou não os oito discos de diferentes valores de contraste como mostra a FIG. 29.
86
FIGURA 29: Imagem resultante após utilizar o plugin desenvolvido por Mascena et al. para avaliação do
limiar de baixo contraste.
Utilizando a metodologia de Mascena et al. em todas as imagens foram detectadas os oito discos,
o que determinou a inutilização do mesmo, pois é impossível visualmente a detecção de
contrastes abaixo de 1,5%. Assim a TAB. 7 apresenta apenas a metodologia descrita
inicialmente.
87
TABELA 7: Resultado dos testes via avaliação visual e via metodologia proposta para detecção do limiar de
baixo contraste.
1 2
Padrão 134
C
C
C
Padrão 411e
C
C
N
Padrão 411
N
C
N
MG 01
C
C
N
MG16
N
C
N
MG19
N
N
N
MG20
N
C
N
MG21
C
C
N
MG50
N
N
N
MG51
N
C
N
MG53
C
C
N
MG57
C
C
N
MG65
N
C
N
MG86
C
C
C
MG90A
C
C
C
MG101
N
C
N
MG102
C
C
N
MG103
N
C
N
MG104
C
C
C
MG107
C
C
C
MG114
N
C
C
MG123
N
C
N
MG124
N
C
C
MG133
C
C
N
MG165
N
C
C
MG192
N
N
N
MG194
N
C
N
MG205
N
C
N
MG213
N
N
N
MG224
N
N
N
Serviço
Avaliação Visual
Image J
Comparando os resultados dados pelos dois avaliadores visuais o kappa apresentou valor de
0,628 como mostra a TAB.8, o que representa boa concordância entre as respostas, mesmo que
utilizando a mesma metodologia e teoricamente os mesmo critérios. No entanto, o resultado do
teste P-valor foi abaixo de 0,05 demonstrando que os resultados são considerados
estatisticamente significantes.
88
TABELA 8: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais para o teste de
detecção do limiar de baixo contraste.
Kappa geral
0.628
P-valor geral
0.001
Comparando os resultados emitidos pela VISA/MG com os da metodologia proposta obteve-se
uma concordância razoável com kappa de 0,338, TAB. 9. Com o P- valor abaixo do limiar 0,05
há evidência que permita rejeitar a hipótese nula, ou seja, os resultados são considerados
estatisticamente significantes.
TABELA 9: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre a avaliação visual e a automatizada
para o teste de detecção do limiar de baixo contraste.
Kappa geral
0.338
P-valor geral
0.031
Utilizando o teste automatizado observa-se perda de informações de cores durante a
digitalização, feita com 8 bits, isto é uma possível justificativa para as respostas em maioria não
conformes com o esperado, ou seja, contraste abaixo do limiar esperado. A digitalização com
mais níveis de cores, acima de 8 bits, e a posterior avaliação destas imagens poderá ser
determinante para resultados mais concordantes com a visão humana.
6.4- Massas Tumorais
Para avaliação da capacidade de detectar massas tumorais na imagem digitalizada foram
propostas duas metodologias.
A metodologia que avalia o perfil dos níveis de cinza em uma região apresentou como resultado
para cada imagem um gráfico como o da FIG. 30. Como é possível observar, além da detecção
das massas tumorais, é possível observar a diferença no background da imagem devido ao efeito
Heel. Cada pico apresentado no gráfico é a detecção de uma massa tumoral, como as massas
diminuem progressivamente de tamanho, o gráfico também apresenta uma diminuição na largura
89
dos picos. Em alguns gráficos é possível observar até a quinta massa tumoral, mas como ela tem
o diâmetro menor, a sua média de valor de pixels é próximo ao valor da média dos pixels do
background da imagem. Essa metodologia é altamente indicada, já que existiu uma
conformidade de 100% com a resposta dos avaliadores visuais.
FIGURA 30: Gráfico característico do perfil dos níveis de cinza para avaliação da capacidade de detecção das
massas tumorais.
O plugin desenvolvido por Mascena et al. também apresenta resultados satisfatórios, sendo
possível a detecção até da quinta massa, conforme FIG. 31.
FIGURA 31: Imagem resultante após utilizar o plugin desenvolvido por Mascena et al. para avaliação da
capacidade de detecção das massas tumorais.
A TAB. 10 apresenta a resposta para dois avaliadores visuais e para a metodologia automatizada.
Como pode ser observado há 100% de conformidade entre todas as metodologias utilizadas.
90
TABELA 10: Resultado dos testes via avaliação visual e via metodologia proposta para verificação da
capacidade de detecção de massas tumorais.
1 2
Padrão 134
C
C
C
Padrão 411e
C
C
C
Padrão 411
C
C
C
MG 01
C
C
C
MG16
C
C
C
MG19
C
C
C
MG20
C
C
C
MG21
C
C
C
MG50
C
C
C
MG51
C
C
C
MG53
C
C
C
MG57
C
C
C
MG65
C
C
C
MG86
C
C
C
MG90A
C
C
C
MG101
C
C
C
MG102
C
C
C
MG103
C
C
C
MG104
C
C
C
MG107
C
C
C
MG114
C
C
C
MG123
C
C
C
MG124
C
C
C
MG133
C
C
C
MG165
C
C
C
MG192
C
C
C
MG194
C
C
C
MG205
C
C
C
MG213
C
C
C
MG224
C
C
C
Serviço
Avaliação Visual
Image J
De acordo com a TAB. 11 que apresenta o teste de concordância entre as respostas encontradas
para as metodologias utilizadas, determinou-se que há total concordância (kappa=1) e total
significância entre os testes utilizados (P-valor=0,000).
TABELA 11: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais e entre a
avaliação visual e a automatizada para o teste de detecção das massas tumorais.
Kappa geral
1.000
P-valor geral
0.000
91
Diferentemente dos discos que avaliam o limiar de baixo contraste, os discos que simulam
massas tumorais apresentam o mesmo contraste, variando apenas no diâmetro. Como estas
estruturas apresentam dimensões muito acima do tamanho do pixel, há o favorecimento a
detecção via software.
6.5- Detalhes lineares de baixo contraste (tecido fibroso)
A avaliação da capacidade de detecção de tecido fibroso em uma imagem foi avaliada utilizando
o plugin desenvolvido por Mascena et al.. A FIG. 33 apresenta o exemplo de uma imagem
resultante da avaliação por este método.
FIGURA 32: Imagem resultante após utilizar o plugin desenvolvido por Mascena et al. para avaliação da
capacidade de detectar detalhes lineares de baixo contraste (fibras tumorais).
A partir da detecção ou não, pelo código computacional utilizado, foi elaborada a TAB. 12
explicitando os resultados encontrados para cada imagem avaliada.
92
TABELA 12: Resultado dos testes para detecção dos detalhes lineares de baixo contraste via avaliação visual
e via metodologia proposta por Mascena et al..
1 2
Padrão 134
C
C
C
Padrão 411e
C
C
C
Padrão 411
C
C
C
MG 01
C
C
C
MG16
C
C
C
MG19
N
C
C
MG20
C
C
C
MG21
C
C
C
MG50
C
C
C
MG51
C
C
C
MG53
C
C
C
MG57
C
C
C
MG65
C
C
C
MG86
C
C
C
MG90A
C
C
C
MG101
C
C
C
MG102
C
C
C
MG103
C
C
C
MG104
C
C
C
MG107
C
C
C
MG114
C
C
C
MG123
C
C
C
MG124
C
C
C
MG133
C
C
C
MG165
C
C
C
MG192
N
C
C
MG194
C
C
C
MG205
C
C
C
MG213
C
C
C
MG224
N
C
C
Serviço
Avaliação Visual
Image J
A partir da TAB. 12, foi possível determinar o valor da concordância entre os avaliadores visuais
e entre o avaliador visual e a avaliação automatizada. A TAB. 13 apresenta a concordância entre
os dois avaliadores visuais e entre a avaliação visual e a via código computacional implementado
no software ImageJ, neste caso como o avaliador 2 e o software apresentam a mesma resposta,
haverá a mesma concordância para os dois testes estatísticos realizados.
93
TABELA 13: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações visuais para o teste de
detecção dos detalhes lineares de baixo contraste.
Kappa geral
0.540
P-valor geral
0.000
De acordo com a TAB. 13 é possível afirmar que há uma concordância moderada entre os
avaliadores humanos e entre a metodologia visual e automatizada. Apesar da concordância não
ser elevada, o P-valor foi menor que 0,05 demonstrando que as respostas são estatisticamente
significativas.
6.6- Densidade óptica
Comparando as curvas de calibração apresentada nas FIG. 23-24, pode-se observar que a
saturação destas acontece próximo da DO de 2,5, portanto, sendo este o limite máximo de leitura
de DO possível com o scanner utilizado. A curva de calibração para o canal de cor vermelho
(RED) apresenta dados mais satisfatórios já que no limite da curva ela não apresenta saturação
proeminente como para os outros canais de cores e para a curva de calibração em tons de cinza.
Por isso, para a realização da calibração para determinação da DO das imagens foi utilizado o
canal de cores RED.
Assim, obtidos os dados referentes às densidades ópticas e seus respectivos valores de pixel, foi
calculado um ajuste que melhor representava os pontos amostrados, FIG. 33.
94
0 50 100 150 200 250
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
RED 1200dpi 8 bits
Ajuste
Densidade Óptica de Referência
Intensidade de cor
FIGURA 33: Curva característica do digitalizador Microtek ScanMaker 9800XL para o canal de cor
vermelho.
Para calcular a equação de melhor ajuste aos pontos da curva, foi utilizado o software OriginPro
8 SR2 v8.0891(B891). A equação 14 apresenta o ajuste obtido:
D.O.=
−+
−
A
xCA
B
ln*
1
(14)
No qual;
A= -270,49 ± 3,23
B= 1,30 ± 0,01
C= 293,22 ± 3,43
Para cada valor médio de pixel no canal vermelho N obtido na imagem digitalizada, é
determinado um valor de DO da área. Assim, determinou-se a reta de velocidade do contraste
para os simuladores
Phantom Mama
134 e 411.
95
Para o
Phantom Mama
134 foi possível plotar uma reta de velocidade de contraste, pois existem
três degraus com valores de pixel dentro do intervalo calibrado, FIG. 34. No entanto, o
Phantom
Mama
411, não apresenta mais que dois pontos dentro do intervalo calibrado, o que impede o
uso da curva de calibração.
y = 0,87x - 7,04
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
2,2
2,4
2,6
2,8
3,0
9,5 10 10,5 11 11,5
Degrau
Densidade Ótica
FIGURA 34: Curva de velocidade de contraste da imagem referência do Phantom Mama 134.
O índice de contraste aceitável para o
Phantom Mama
134 na avaliação com o densitômetro é
0,61± 10%.
Tendo obtido a curva sensitométrica da imagem de referência do Phantom Mama 134
determinou- se o fator gama utilizando-se a equação 2. O valor encontrado para o fator gama no
Phantom Mama 134 é
γ
134
=0,87± 0,14, porém não foi possível calcular o fator gama para o
Phantom 411, pois seu valor de pixel no terceiro degrau (10,72) é menor que o limite inferior da
curva calibrada. Calculou-se a incerteza combinada não correlacionada de
γ
a partir da equação
10 obtendo portando:
( ) ( ) ( )
2
2
2
2
1
2
1
2
2
2
2
1
2
1
)()( uI
I
uI
I
uDO
DO
uDO
DO
u
c
×
∂
∂
+×
∂
∂
+×
∂
∂
+×
∂
∂
=
γγγγ
γ
(15)
Sendo,
2
1
∂
∂
DO
γ
e
)(
1
uDO
o coeficiente de sensibilidade de DO
1
e sua respectiva incerteza padrão;
96
∂
∂
2
DO
γ
e
(
)
2
uDO
o coeficiente de sensibilidade de DO
2
e sua respectiva incerteza padrão;
∂
∂
1
I
γ
e
(
)
1
uI
o coeficiente de sensibilidade da intensidade de valor de pixel I
1
e sua respectiva
incerteza padrão;
∂
∂
2
I
γ
e
(
)
2
uI
o coeficiente de sensibilidade da intensidade de valor de pixel I
2
e sua respectiva
incerteza padrão.
A partir da equação 2 foram calculadas as derivadas parciais com relação a cada um dos
parâmetros apresentados a seguir:
Derivada parcial de
γ
em relação a DO
1
:
121
1
IIDO −
−
=
∂
∂
γ
(14)
Derivada parcial de
γ
em relação a DO
2
:
122
1
IIDO −
=
∂
∂
γ
(15)
Derivada parcial de
γ
em relação a I
1
:
2
12
12
1
)( II
DODO
I
−
−
=
∂
∂
γ
(16)
Derivada parcial de
γ
em relação a I
2
:
2
12
12
2
)(
)(
II
DODO
I
−
−−
=
∂
∂
γ
(17)
A incerteza expandida foi calculada com fator de abrangência k=2 para um intervalo de
confiança de 95,45%.
A diferença de valor aceitável para o índice de contraste pode ser justificado, pois para a
primeira metodologia utilizaram-se cinco pontos para determinar a reta característica da
velocidade do contraste; já na segunda utilizaram- se apenas três. Outra explicação é a utilização
97
apenas do canal vermelho para a calibração, que altera a curva da velocidade de contraste do
simulador, enquanto a imagem avaliada no densitômetro apresenta o padrão de cor RGB.
A TAB. 14 apresenta resultados da conformidade do índice de contraste tanto utilizando o
densitômetro para avaliação dos filmes como para a avaliação da imagem digitalizada a partir da
calibração realizada.
TABELA 14: Resultado dos testes para avaliação do índice de contraste da imagem utilizando o densitômetro
e via metodologia proposta.
Serviço Avaliador 1 Image J
Padrão 134
C
C
Padrão 411e
C
C
Padrão 411
C
C
MG 01
C
C
MG16
N
N
MG19
N
N
MG20
C
N
MG21
C
-
MG50
N
N
MG51
C
-
MG53
N
-
MG57
C
-
MG65
N
C
MG86
N
N
MG90A
N
-
MG101
C
-
MG102
N
N
MG103
N
-
MG104
C
-
MG107
N
-
MG114
C
-
MG123
N
-
MG124
C
-
MG133
C
-
MG165
C
-
M
G192
N
N
MG194
N
-
MG205
N
N
MG213
C
N
MG224
N
C
Os resultados da TAB. 14 foram analisados estatisticamente para determinar a concordância
entre as respostas de conformidade para o índice de contraste das imagens. De acordo com a
TAB. 15, o kappa para este teste foi de 0,182 evidenciando uma concordância pobre. No entanto
98
o P-valor apresentou resultado menos que 0,05, demonstrando que as respostas são
estatisticamente significativas.
TABELA 15: Tabela do valor de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações via densitômetro
e via programa computacional para avaliar o índice de contraste da imagem.
Kappa geral
0.182
P-valor geral
0.037
Para possibilitar a determinação automatizada da curva de velocidade do contraste nas imagens
dos simuladores, seria interessante acrescentar a escala sensitométrica com maior quantidade de
degraus para realização deste teste, pois assim existiriam mais degraus avaliados. Para melhoria
dos resultados, a calibração do scanner também poderia ser realizada com uma escala padrão
com valores limites de tons de pixel mais próximos de 0 e 256, que são os limites mínimo e
máximo respectivamente.
6.7- Densidade óptica de fundo
A densidade óptica de fundo foi avaliada com o auxílio da mesma calibração utilizada para a
avaliação do índice de contraste da imagem, no entanto, a área avaliada é diferenciada, como
mostrou a FIG. 26.
O intervalo de DO considerado aceitável para este teste pemaneceu o mesmo utilizado na
metodologia visual, ou seja, 1,10
≥
DO
≥
1,80.
Os resultados da avaliação da densidade óptica de fundo das imagens do grupo avaliado com a
utilização da metodologia visual e a sugerida são apresentados na TAB. 16.
99
TABELA 16: Resultado dos testes para avaliação da densidade óptica de fundo das imagens utilizando o
densitômetro e via metodologia proposta.
Serviço Avaliador 1 Image J
Padrão 134
C
C
Padrão 411e
C
C
Padrão 411
C
C
MG 01
C
C
MG16
N
N
MG19
N
N
MG20
N
N
MG21
C
-
MG50
C
C
MG51
C
-
MG53
N
N
MG57
C
-
MG65
C
C
MG86
C
C
MG90A
C
-
MG101
N
-
MG102
C
-
MG103
N
N
MG104
C
-
MG107
C
-
MG114
C
-
MG123
C
-
MG124
C
C
MG133
C
C
MG165
N
N
MG192
C
-
MG194
N
N
MG205
N
N
MG213
N
N
MG224
C
C
A partir da resposta de conformidade entre as metodologias utilizadas para avaliar a densidade
óptica de fundo determinou- se o valor de kappa. De acordo com a TAB. 17, o kappa encontrado
foi de 0,483 demonstrando concordância moderada entre os dois testes. O P-valor para este teste
foi de 0,000 demonstrando que este teste é estatisticamente significativo.
TABELA 17: Valores de Kappa correspondentes à concordância entre as avaliações via densitômetro e via
programa computacional para avaliação do índice de contraste da imagem
Kappa geral
0.483
P-valor geral
0.000
100
6.8- Produção de Protocolo para a ultilização do método proposto
Este trabalho resultou em um relatório para a realização dos testes de avaliação da qualidade da
imagem dos serviços de mamografia. O relatório visa facilitar a prática de avaliação das
imagens, além de ser um meio de confirmar resultados derivados da avaliação visual.
Ápos proposta a metodologia descrita nos itens acima produziu- se uma planilha eletrônica no
Excel (apêndice 1) . Esta planilha tem como principal utilizadade a descrição rápida dos teste,
explicando, passo a passo, como os mesmo devem ser realizados quando utilizado o software
ImageJ.
Na planilha produzida, as colunas cuja barra principal são da cor amarela indicam a necessidade
da entrada de valores para a determinação da conformidade ou não dos testes.
A planilha é uma representação resumida e usual dos teste propostos, sendo a conformidade ou
não destes determinada automaticamente. Ápos inseridos os valores necessários, no final da
planilha é apresentado um resumo da conformidade de todos os testes realizados na imagem,
tornando possível a determinação da qualidade da imagem do serviço avaliado.
101
7– CONCLUSÃO
Neste trabalho foi proposto um protocolo que permite avaliar a qualidade de imagens
mamográficas digitalizadas por meio do uso de diferentes algoritmos de tratamento de imagens,
a fim de permitir a avaliação automática de mamogramas do simulador
Phantom Mama
.
A utilização dos testes automatizados demonstrou-se uma boa alternativa para redução ou até
mesmo para a eliminação da subjetividade inerente a métodos de avaliação visual das imagens
do
Phantom Mama
nos serviços de mamografia do Estado de Minas Gerais.
Os testes que demonstraram melhor concordância com a avaliação visual foram os de detecção
de massas tumorais, avaliação da resolução espacial das imagens, detalhes lineares de baixo
contraste e detalhes de alto contraste.
Os testes de apresentaram pior concordância com a metodologia utilizada pela VISA-MG foram
os que avaliam o índice de contraste e a densidade óptica de fundo, isso devido ao limite inferior
de calibração da imagem que não apresentou valores de pixel baixos o suficiente para a avaliação
da imagem. A utilização de um padrão de referência apropriado para a calibração, com valores
menores de tons de cores pode auxiliar para uma curva mais apropriada para fins de avaliação de
imagens mamográficas.
A metodologia desenvolvida por Mascena et al. foi avaliada para a detecção de massas tumorais
e detecção do limiar de baixo contraste, porém apesar de ser funcional esta metodologia não
pode ser utilizada. A rejeição foi feita devido ao fato de que o método proposto por Mascena et
al. apresenta uma sensibilidade muito grande quando comparada à do olho humano.
Considerando-se que este trabalho visa a garantia de imagens de qualidade adequada para a
avaliação visual feita por profissionais de saúde, optou-se por utilizar uma metodologia que mais
se aproxima da acuidade visual humana.
No caso da avaliação da resolução espacial da imagem o que se avalia é a qualidade do
equipamento emissor dos raios X, principalmente o desgaste do cátodo e ânodo. Assim sendo, a
maior sensibilidade apresentada pelo algoritmo utilizado, quando comparada à acuidade visual
humana é desejável.
Os testes estatísticos utilizados para avaliar a conformidade no teste de avaliação dos detalhes
lineares de baixo contraste não se mostraram plenamente eficientes, apresentando limitações, já
que a amostra utilizada não apresentava distribuição gaussiana.
102
Os resultados apresentados neste trabalho oferecem ideias, conceitos e métodos que podem vir a
contribuir efetivamente para melhorar a saúde pública no Estado de Minas Gerais em relação à
detecção precoce do câncer de mama.
103
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108
APÊNDICE 1
RELATÓRIO DE AVALIAÇÃO AUTOMATIZADA DA QUALIDADE DE IMAGENS
MAMOGRÁFICAS
Instituição:
CNPJ:
Endereço:
Telefone:
FAX: Data:
E-mail:
Responsável Técnico:
CNES:
Fabricante/Mamógrafo:
Modelo:
Tempo de uso:
Fabricante/Filme :
Modelo:
Cassetes:
Digitalizador:
Tecnologia:
CR DR Convencional
MEDIDAS DOS LIMITES DE DEFINIÇÃO E CONTRASTE
DA IMAGEM A SER AVALIADA
1) ÍNDICE DE CONTRASTE
Calibração Phanton 134
Degrau Valor de D.O.
Valor do pixel
cal. :
Valor de D.O.
Digite o
Valor do
pixel:
9,7 1,48 61,461 1,19 81,966
10,12 1,81 47,843 1,42 64,426
11,12 2,71 30,27 2,30 36,652
x y
REGISTRO VALOR LIMITE CONCLUSÃO
Índice de Contraste encontrado:
Contraste entre 0,73 e 1,01 CONFORME
0,80
109
Sim
Sim
Sim
Sim
Não
Sim
Sim
Sim
Sim
Não
0,96
0,95
0,75
0,88
0,85
0,93
0,50
0,50
0,79
Massa
visibilizada?
0,90
PADRÃO
Grupo
visibilizado?
PADRÃO
3) DETALHES DE ALTO CONTASTE (MICROCALCIFICAÇÃO)
GRUPO
Visibilizado
CONFORME
Visibilizado
Facultativo
0,50
CONFORME
0,50
Número da Massa Altura das Massas (mm)
0,50
Diâmetro das Microcalcificações
(mm)
0,18
CONFORME
5
8
GRADE
1
2
3
4
Resolução espacial
esperada (pl/mm)
Visibilidade da FFT
Limite mínimo de
visibilidade da FFT
12
4
6
0,50
0,50
0,50
0,50
1,50
1,00
0,75
1
2
3
4
1
5
4) MASSAS TUMORAIS
Visibilizado
Visibilizado
Visibilizado
2,00
0,30
0,25
2
3
Visibilizado
4
CONCLUSÃO:
CONCLUSÃO:
CONCLUSÃO:
Visibilizado
Visibilizado
Facultativo
0,45
0,35
2) DEFINIÇÃO DA IMAGEM (RESOLUÇÃO ESPACIAL)
110
Sim
Sim
Sim
Sim
Sim
Não
Disco PADRÃO
1
visibilizado
2
visibilizado
3
visibilizado
4
visibilizado
5
visibilizado
6
visibilizado
7
visibilizado
8 facultativo
Conforme Não Conforme
1) Índice de contraste X
2) Definição da imagem (Resolução espacial) X
3) Detalhes de alto contraste (Microcalcificações) X
4) Massas tumorais X
5) Detalhes lineares de baixo contraste (Tecido fibroso) X
6) Densidade óptica de fundo X
7) Limiar de baixo contraste X
6 mm
7 mm
8 mm Não
Espessura do disco
1 mm
2 mm
3 mm
4 mm
5 mm
Sim
Sim
Sim
CONFORME
CONFORME
Sim
Sim
Densidade ótica entre os
valores de 1,10 e 1,80.
Disco visibilizado?
Sim
Sim
Valor do Pixel
Densida de Óptica
de Fundo
Limite da Aceitação da D.O.
de Fundo
CONCLUSÃO
60 1,46 CONFORME
1,20
Visibilizado
Número da Fibra Diâmetro das fibras (mm)
CONCLUSÃO:
4 0,70 Visibilizado
6 0,40 Facultativo
5 0,60 Facultativo
5) DETALHES LINEARES DE BAIXO CONTRASTE (TECIDO FIBROSO)
3
0,80
Visibilizado
Fibra
visibilizada?
PADRÃO
1
1,40
Visibilizado
2
RESUMO DOS TESTES DE QUALIDADE EM MAMOGRAFIA COMPUTADORIZADA
TESTES
CONCLUSÃO:
6) DENSIDADE ÓPTICA DE FUNDO
7) LIMIAR DE BAIXO CONTRASTE
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