UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR

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1 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA DESARROLLO DE UN SISTEMA CAD PARA DETECTAR Y CLASIFICAR LESIONES MAMARIAS PRESENTES EN MAMOGRAFÍAS DIGITALES Por: Rigel Alfredo Rodríguez Hernández PROYECTO DE GRADO Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar como requisito parcial para optar al título de Ingeniero Electrónico Sartenejas, Abril de 2009

2 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA DESARROLLO DE UN SISTEMA CAD PARA DETECTAR Y CLASIFICAR LESIONES MAMARIAS PRESENTES EN MAMOGRAFÍAS DIGITALES Por: Rigel Alfredo Rodríguez Hernández Realizado con la asesoría de: Profesor: Juan Carlos Grieco Ingeniera: Arisa Koki PROYECTO DE GRADO Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar como requisito parcial para optar al título de Ingeniero Electrónico Sartenejas, Abril de 2009

3 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA ACTA DE EVALUACIÓN DEL PROYECTO DE GRADO CÓDIGO DE LA ASIGNATURA: EP FECHA: / / ESTUDIANTE: CARNET: TÍTULO DEL TRABAJO: TUTOR: Prof. JURADO: Profs. CO-TUTOR: Prof. APROBADO: OBSERVACIONES: REPROBADO: El Jurado considera por unanimidad que el trabajo es EXCEPCIONALMENTE BUENO: SI: NO: En caso positivo, justificar razonadamente: Jurado Jurado Tutor Académico Co-Tutor Jurado Nota: Colocar los sellos de los respectivos Departamentos. Para jurados externos, usar sello de la Coordinación

4 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA DESARROLLO DE UN SISTEMA CAD PARA DETECTAR Y CLASIFICAR LESIONES MAMARIAS PRESENTES EN MAMOGRAFÍAS DIGITALES PROYECTO DE GRADO presentado por Rigel Alfredo Rodríguez Hernández Carnet RESUMEN Este proyecto de investigación se desarrolló, como parte del Programa de Intercambio que promueve la USB, en la Universidad Tecnológica de Nagaoka en Japón, bajo la tutoría del Prof. Fukumoto, en el Laboratorio de Ingeniería Biomédica, el cual consistió en el desarrollo de un algoritmo de detección automática de tumores en mamogramas basado en la clasificación de la estructura de la glándula mamaria. El diagnóstico temprano del cáncer de mama juega un papel muy importante en la reducción de la mortalidad y en la mejora del pronóstico, siendo la mamografía la técnica actualmente disponible más sensible en el diagnóstico del cáncer de mama, en especial cuando las anomalías no se pueden determinar mediante el auto examen palpable. Sin embargo, debido al gran número de mamogramas que tiene que analizar un radiólogo al día, existe el peligro de que el diagnóstico se pueda ver afectado por un descuido por parte del médico que puede incurrir en algún error ya sea por fatiga, falta de experticia o negligencia. Esta inexactitud, radica en la gran semejanza que existe entre las estructuras de la glándula mamaria con la forma y densidad de tumores, factor que conlleva a realizar un mal diagnóstico de la situación. Por esta razón, el propósito de esta tesis era ofrecer una herramienta de apoyo para el diagnóstico de las mamografías por parte de los radiólogos. Se desarrolló un sistema para detectar automáticamente tumores en mamas del tipo graso y del tipo fibroglandular. En el desarrollo de este sistema se emplearon 3 imágenes del tipo graso, 27 del tipo fibroglandular, 15 heterogéneamente densas y 2 altamente densas. La región de la mama ha sido extraída a partir de estos mamogramas mediante el método de umbralización. iv

5 Luego, la densidad promedio del área del musculo pectoral, el momento central del área de la glándula mamaria y los valores de las características del histograma de la densidad de la glándula mamaria fueron calculados. La estructura de la glándula mamaria fue clasificada a partir de la distancia de Mahalanobis. Como resultado, la correcta distinción entre estructuras de la glándula mamaria, fue de 93% para mamas del tipo grasas y fibroglandulares y del 100% para mamas heterogéneas y altamente densas. Para extraer el tumor de los mamogramas del tipo graso y fibroglandular previamente clasificados, se empleó un Iris Filter para determinar la posición del tumor. Luego, se determinó el centro y punto de control inicial del tumor mediante el algoritmo de Snakes, para proceder a demarcar el borde del tumor y finalmente extraerlo de la imagen. La suma de las características de forma, textura e histograma de densidad fueron calculadas para luego a través de la distancia de Mahalanobis clasificar el tipo de carcinoma. La diferenciación fue del 100% tanto para tumores benignos como malignos. Este sistema arroja resultados muy alentadores y se espera que se someta a un banco de imágenes mayor, para corroborar su efectividad. PALABRAS CLAVES: Mamografía, Mamograma, Cáncer de Mama, CAD (Computer Aided Diagnosis), Procesamientos de Imágenes, Iris Filter, Snakes, Gray Level Run Length Matrix, Distancia de Mahalanobis. Aprobado con mención: Postulado para el premio: Sartenejas, Abril de 2009 v

6 DEDICATORIA A mi madre, por apoyarme, alentarme y ser mi compañera y amiga en cada momento de mi vida, A mi padre, por adentrarme al maravillo mundo de la ciencia, A mi hermana, por su alegría y simpatía y aliento que me ayudaron a persistir en el transcurso de mi carrera, A Juana Inés, por ser mi sabia consejera y por creer en mí, A Juan por brindarme el apoyo necesario para culminar mi carrera, A todos mis amigos, simplemente por existir y estar ahí tanto en los momentos de apremio como en los momentos de alegría, A todas las mujeres del mundo, vi

7 AGRADECIMIENTOS Un agradecimiento muy especial, a los Profesores Watanabe, Fukumoto, a la USB y a la empresa Teikoku Oil, por haber hecho posible realizar mi sueño de vivir un año en Japón. A mis amigos japoneses Koki San, Abe Kun y Guuchon, por haber estado ahí apoyándome en la realización de esta investigación y por haber hecho mi estadía en Nagaoka una experiencia inolvidable. Al Centro Clínico de Esterotaxia CECLINES y al Hospital Central de Nagaoka, por haberme facilitado las imágenes utilizadas en esta investigación y brindarme su valiosa asesoría médica. A mis padres, por su confianza y apoyo en cada una de las etapas de mi vida y de mi carrera. Sin ustedes este éxito no habría sido posible. A mis Profesores Juan Carlos Grieco y Gerardo Fernández, por su valiosa ayuda y por brindarme una gran amistad. A Ismail, Oliver, Ulderico, Oscar, Andrés, Christian y a todos mis amigos por estar allí siempre, en las buenas y en las malas. A todos ustedes muchas gracias. A mis niñas lindas, por todo el cariño brindado. A mi Familia, no sólo grande en número sino también grande en corazón. A Dios, ya que sin él nada sería posible. vii

8 ÍNDICE GENERAL ACTA DE EVALUACIÓN DEL PROYECTO DE GRADO iii RESUMEN iv DEDICATORIA vi AGRADECIMIENTOS vii ÍNDICE GENERAL viii ÍNDICE DE FIGURAS ix ÍNDICE DE TABLAS xi LISTA DE ABREVIATURAS xiv CAPÍTULO 1 1 INTRODUCCIÓN Introducción Objetivos Objetivo General Objetivos Específicos Estructura de la Tesis 5 CAPÍTULO 2 6 MARCO TEÓRICO Cáncer de Mama Terminología del Cáncer de Mama Tipos de Cáncer de Mama Causas Signos y Síntomas Diagnóstico Etapas de Extensión 13 viii

9 2.8 Prevención Tratamiento del Cáncer de Mama Tipos de Cirugías para el Cáncer de Mama Mamografía Proyecciones en Mamografías Características de las anomalías encontradas en mamografía CLASIFICACIÓN BIRADS Diagnóstico Asistido por Computadoras (CADs) 25 CAPÍTULO 3 27 PROCEDIMIENTO EXPERIMENTAL 27 3 Construcción de un sistema CAD automático para detectar y clasificar tumores mamarios presentes en Mamogramas Digitales Características de las imágenes mamográficas utilizadas como objetos de estudio Diagrama de flujo del Sistema CAD de detección automática de tumores y clasificación en mamografía digital Método de Clasificación de la estructura de glándula mamaria Extracción del área del seno mediante método de umbralización Extracción del músculo pectoral mediante el método de Aprox. de Mín. Cuadrados Cálculo de las características de la estructura de la glándula mamaria Clasificación de la estructura de la glándula mamaria mediante la Distancia Mahalanobis Método de extracción del área tumoral Determinación de la Región de Interés ( Region Of Interest: ROI) Extracción de la locación del tumor mediante el Vector Gradiente y Iris Filter Extracción del tumor mediante modelos de contornos activos (SNAKES) Extracción (corte) del tumor Diferenciación entre tumores benignos y tumores malignos Cálculo de las características de los tumores Diferenciación de tumores benignos y malignos mediante la Distancia de Mahalanobis 51 ix

10 CAPÍTULO 4 52 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 52 CAPÍTULO 5 60 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 60 REFERENCIAS 62 APÉNDICE 65 APÉNDICE A 65 x

11 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1 Anatomía básica de la glándula mamaria 7 Figura 2.2 Tipos de Cáncer de Mama determinados por el tejido donde se forman 11 Figura2.3 Lumpectomía 16 Figura 2.4 Mastectomía Parcial 16 Figura 2.5 Masctetomía Radical 16 Figura 2.6 Unidad de Mamografía Digital 17 Figura 2.7 Mujer a la que se le está tomando una mamografía 17 Figura 2.8 Proyección Medio Lateral Oblicua (MLO) 19 Figura 2.9 Proyección Cranio Caudal (CC) 19 Figura 2.10 Mamografías en MLO 19 Figura 2.11 Mamografías en CC 19 Figura 2.12 Imagen Sospechosa ded constituir una masa (flecha) 20 Figura 2.13 Desaparición de la masa sospechosa tras compresión selectiva de la zona. Se trataba de superposición de tejidos 20 Figura 2.14Tipos de Márgenes en una masa. ACircunscrito, B Microlobulado, C Oscuricido o mal definido, D Espiculado 21 Figura 2.15 Tipos de Forma en una Masa. A Redonda, B ovalada, C Lobular, D irregular. 21 Figura 2.16 Cinco tipos de lesiones mamarias clasificadas según la categoría del BIRADS. 23 Figura 2.17 Muestras de mamogramas clasificados según la estructura de la glándula mamaria 24 Figura 3.1 Muestras de mamogramas clasificados según la estructura de la glándula mamaria utilizados como objetos de estudio en la construcción del presente CAD 28 Figura 3.2 Muestras de mamogramas utilizados como objetos de estudio para el sistema de detección automática de tumores mamarios. 28 Figura 3.3 Diagrama de flujo del sistema de clasificación de la estructura de la glándula mamaria y del sistema de detección automática de tumores para mamas Adiposas y Fibroglandulares. 29 Figura 3.4 Imagen original e imagen resultante tras convertirla a binario 31 Figura 3.5 Área mamaria extraída mediante proceso de Labeling 31 Figura 3.6 Área del músculo pectoral 32 Figura 3.7 Método de aprox. de Mín. Cuadrados 32 Figura 3.8 Área del seno previamente extraída 33 Figura 3.9 Área del seno donde ha sido eliminada el área del músculo pectoral 33 xi

12 Figura 3.10 Histogramas de Densidad del cada una de las estructuras de glándulas mamarias y sus características 36 Figura 3.11 Determinación de las áreas de estudios 38 Figura 3.12 Flujograma del método de clasificación de la estructura de la glándula mamaria 39 Figura 3.13 Regiones de Interés del Histograma de Densidad 40 Figura 3.14 Determinación Región de Interés (Region of Interest: ROI) 40 Figura 3.15 Diagrama del Iris Filter. Región circular. El píxel P en el centro de la región circular, cuyos valores serán cambiados, se muestra junto con las medias líneas radiadas desde él. 43 Figura 3.16 Imagen resultante tras aplicar Iris Filter 44 Figura 3.17 Modelo Snakes 45 Figura 3.18 Técnica de Snakes 45 Figura 3.19 Extracción del domino de un tumor mediante el modelo de Snakes 46 Figura 3.20 Esquema del método empleado donde se nota el centro O y puntos de control S i, S i+1 y la curva que converge al borde del tumor 47 Figura 3.21 Corte del tumor mediante esta técnica 47 Figura 3.22 Muestra de Grey Level Run Length Matrix (GLRLM) para matriz 5x5 50 Figura 3.23 Flujograma de clasificación de tumores 51 Figura 4.1 Mamogramas clasificados equívocamente en este estudio 56 Figura 4.2 Imágenes fibroglandulares erróneamente clasificadas como heterogéneamente densas 56 Figura 4.3 Histograma de densidad de la glándula mamaria usando como parámetro SKW 2 57 xii

13 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 2.1 Incidencia del Cáncer en Mujeres en Venezuela 8 Tabla 2.2 Mortalidad del Cáncer en Mujeres en Venezuela 8 Tabla 2.1 Número y tipo de imágenes utilizadas para el estudio del sistema CAD automático de tumores en mamografías 27 Tabla 4.1 Tasa de Clasificación de la estructura de la glándula mamaria mediante la distancia de Mahalanobis 56 Tabla 4.2 Tasa de Clasificación de Tumores Benignos y Malignos 59 xiii

14 LISTA DE ABREVIATURAS ACR: American College of Radiology. (Colegio de Radiología Americano) ACS: American Cancer Society (Sociedad Americana del Cáncer) BI-RADS: Breast Imaging Reporting and Data System (Informe de Imágenes del Seno y Sistema de Datos) CAD: Computer Aided Diagnosis (Diagnóstico Asistido por Computadora) CC: Proyección Cráneo-Caudal CNT: Contrast (Contraste) DCIS: Ductal Carcinoma in situ DICOM: Digital Imaging and Communication in Medicine. (Tratamiento digital de imágenes y Comunicaciones en Medicina) EGY: Energy ( Energía) EPY: Entropy (Entropía) GRLM :Gray Level Run Length Matrix (Matrices de longitud de secuencias de niveles de gris) IBC: Cáncer inflamatorio del seno IDC: Carcinoma ductal invasivo (infiltrante) ILC: Carcinoma lobulillar invasivo (infiltrante) KRT: Kurtosis (Curtosis) LCIS: lobulillar Carcinoma in situ MEN: Mean (Media) MLO: Proyección Medio-Lateral-Oblicua SKW: Skewness (Asimetría) VAR: Variance (Varianza) xiv

15 1 CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN 1.1 Introducción Se ha determinado, que el cáncer de mamas es la tumoración más frecuente en la población femenina en diversas partes del mundo, y la segunda causa de muerte de mujeres que padecen esta enfermedad. Según la Sociedad Americana del Cáncer, ACS (American Cancer Society), en el año 2005, un estimado de mujeres a nivel mundial fueron diagnosticadas con cáncer de mamas y murieron de esta enfermedad. Una de cada ocho mujeres ó 12.6% de todas las mujeres, desarrollará cáncer de mamas a lo largo de su vida y una de cada 25 morirá por esta enfermedad [1]. En Venezuela, el cáncer de mama representa la segunda tumoración con mayor incidencia y la segunda causa de muerte en mujeres con cáncer, después del cáncer del cuello uterino [2]. En Japón, donde se desarrolló esta investigación, el cáncer de mama ocupa el primer lugar dentro de las afecciones de cáncer que sufren las japonesas entre 40 y 50 años. El celibato, la no procreación y la occidentalización de los hábitos alimenticios, son considerados por los nipones, algunas de las causas principales en el incremento progresivo de mujeres que sufren de cáncer de mama en Japón, así como de aquellas que lo sufren cada vez a más temprana edad. De allí, su preocupación por desarrollar métodos de avanzada tecnología que faciliten el diagnóstico clínico. En efecto, debido a que actualmente no existe manera de prevenir dicho cáncer, el procedimiento de reducir los índices de mortalidad se basa en la detección de la enfermedad lo antes posible. La temprana detección de cáncer puede salvar a los pacientes de un tratamiento radical agresivo y aumentar la tasa de curación de la enfermedad. En tal sentido, actualmente la mamografía es uno de los mejores métodos de diagnóstico por imágenes que se dispone para la detección de lesiones mamarias. Recientes técnicas de procesamiento de imágenes para mamografía digital, han facilitado la temprana detección de anormalidades. Sin embargo, su clasificación entre benigno y maligno continúa siendo una de las más difíciles tareas para radiólogos e investigadores.

16 2 El problema radica en la falta de individualidad de patrones de tipo benigno y maligno. Ambos tipos presentan características similares tanto en tamaño, forma, color, distribución, etc. La interpretación de los radiólogos en tales casos produce a veces errores en el diagnóstico; ya sea en casos malignos no evidenciados o en un número mayor de biopsias benignas innecesarias. Lo acertado del diagnóstico depende del entrenamiento acumulado, la experiencia y en muchos casos de criterios subjetivos. Incluso expertos con un nivel alto de entrenamiento pueden tener una gran variación en sus diagnósticos [3]. Hoy en día, los radiólogos que examinan las mamografías normalmente tienen que diagnosticar un gran número de casos al día. Esto, aunado a que hay lesiones difíciles de detectar por el ojo humano, existe también la ocultación 2-D de objetos o tejidos, el cansancio, falta de concentración y la enorme responsabilidad y presión a que se ven sometidos, constituyen factores que hacen que sea de gran utilidad un sistema de ayuda al diagnóstico. Investigadores han demostrado que el Diagnóstico Asistido por Computadora, conocido como CAD (por sus siglas en inglés, Computer-Aided Diagnosis), puede reducir los errores de detección y dar una segunda opinión a los especialistas a la hora de realizar un análisis. En este sentido, el presente proyecto de grado ha pretendido desarrollar un sistema CAD con el fin de optimizar el reconocimiento y clasificación de lesiones mamarias presentes en mamografías digitales, a través de técnicas de procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones e implementación de métodos estadísticos. El sistema desarrollado en este trabajo pretende servir de ayuda al radiólogo, ofreciéndole más elementos de juicio a la hora de establecer un diagnóstico y de decidir qué acciones han de tomarse ante un determinado caso. El tema tratado posee además un impacto social de mucho interés, debido a que una pequeña mejora en la precisión diagnóstica podía suponer un enorme beneficio para los pacientes que presentan este tipo de tumores. Para ello, a través de herramientas computacionales de manejo de imágenes, se han desarrollado diversos algoritmos de análisis y segmentación de las mismas, con el fin de conseguir patrones de interés presentes en mamografías, asociados con lesiones mamarias. De la misma manera, se han utilizado métodos estadísticos que permitieron clasificar correctamente el mayor número de lesiones mamarias (en especial nodos) en tumores benignos o malignos.

17 3 Para ello, se contó con un banco inicial de mamografías ya previamente diagnósticas y clasificadas por un especialista, con el fin de comprobar y comparar las conclusiones de la investigación. Los resultados del presente trabajo de investigación, van dirigidos fundamentalmente a los científicos en el área de procesamiento de imágenes médicas, y en especial a los radiólogos, ya que se intenta contribuir en las líneas de investigación que facilitan y aumentan la fiabilidad de las decisiones del radiólogo, intentando la integración del mismo como parte del sistema, proporcionando una herramienta que sirva de apoyo a la hora de la toma de decisiones y que abra nuevos caminos de investigación.

18 4 1.2 Objetivos Objetivo General El presente proyecto de tesis, tiene como objetivo principal, crear un sistema de diagnóstico asistido por computadora (CAD) para mamografía digital, que permita detectar y clasificar la estructura de la glándula mamaria y las lesiones presentes en ella. Para ello se pretende emplear diferentes técnicas de procesamiento de imágenes, combinado con métodos estadísticos que permitan mejorar la detección y clasificación de patrones benignos y malignos, proporcionando así, una herramienta útil a los radiólogos para optimizar el diagnóstico médico de la patología mamaria Objetivos Específicos Entre los objetivos específicos que enmarcan el desarrollo de este proyecto y que nos permitirán alcanzar nuestro objetivo principal se encuentran los siguientes: Realizar una investigación documental sobre los diferentes algoritmos de segmentación y clasificación, y la posibilidad de optimización y aplicación de los mismos en el estudio de mamografías digitales. Verificar la tecnología que permita una óptima implementación de la misma, permitiendo la posibilidad de expansión para algoritmos futuros, conjuntamente con la posibilidad de obtener una interfaz visual orientada al usuario final. Acumular experiencia en la manipulación, visualización y almacenamiento de imágenes Aplicar técnicas de procesamiento de imágenes utilizando como entrada mamografías digitales. Desarrollar una aplicación a través del diseño orientado a objetos. Lograr el aprendizaje y desarrollar la habilidad capaz de interpretar y ofrecer un diagnóstico de una mamografía mediante la detección de patrones basado en la metodología del BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) del ACR (American College of Radiology). Integrar conocimientos del área informática y de medicina con el fin de construir una herramienta que sea capaz de detectar patrones y clasificarlos como tumor benigno o maligno, que pueda ser utilizada por los médicos y que facilite o mejore su ejercicio profesional con un alto grado de confiabilidad.

19 5 1.3 Estructura de la Tesis A continuación se hace una breve descripción del contenido de los capítulos y apéndices contenidos en esta tesis. El trabajo presentado en este documento se ha estructurado en 5 capítulos, incluido éste. El contenido de los 4 capítulos restantes se resume a continuación. Capítulo 2: Marco Teórico. Se exponen los conceptos y fundamentos del área médica, que sirvieron de base y apoyo para desarrollar las técnicas y algoritmos implementados en esta investigación. Se abordan diversos temas como qué es el cáncer de mama, la mamografía, Sistemas CAD, Capítulo 3: Procedimiento Experimental. Aquí se muestra el trabajo práctico de la tesis conjuntamente con el marco teórico del procesamiento de imágenes, en donde se hace una descripción de las técnicas de segmentación, extracción de características y clasificación empleadas en mamografía digital, y en donde se arrojan y explican ciertos resultados preliminares obtenidos en el estudio. Capítulo 4: Resultados y Discusión. Se exponen los resultados obtenidos, y se detallan y discuten los experimentos realizados. Capítulo 5: Conclusiones y Recomendaciones. Se recogen las conclusiones finales de todo el trabajo realizado y se exponen las líneas de trabajo que quedan abiertas a futuras investigaciones. Adicionalmente, se ha incluido un apéndice, en el que se trata lo siguiente: Apéndice A: Programas. Se muestran los programas desarrollados en Lenguaje de Programación C++ mediante el software Visual Studio 2005.

20 6 CAPÍTULO 2 MARCO TEÓRICO 2.1 Cáncer de Mama El cáncer por definición consiste en la transformación de células benignas en células malignas que crecen en forma autónoma y desordenada, ocasionada por una mutación o alteración de un gen. Las células alteradas proliferan hasta conformar el tumor, en forma de nódulo o masa, el cual, en el caso de la mama, puede ser palpable mediante el autoexamen o por parte del médico, o tan pequeño que requiera medios especiales de diagnóstico como la mamografía. El cáncer del seno o de la mama, puede derivarse de los diferentes tejidos o elementos que constituyen la anatomía de la glándula mamaria (mama o seno), cuya función fundamental es la producción de leche en los primeros meses de la crianza del bebé [4][5]. Las células bajo condiciones normales, crecen de manera ordenada, bajo la coordinación de sustancias reguladoras llamadas factores de crecimiento. En algunas oportunidades, las células desobedecen a los factores de crecimiento y su crecimiento desordenado genera la formación de tumores, que pueden ser benignos o malignos, dependiendo de ciertas características, como: el daño que le produzcan a otros tejidos y la capacidad de hacer metástasis, o sea, de sembrarse en lugares lejanos al tumor de origen. A los tumores malignos se les llama tumores cancerosos, o cáncer[4]. El cáncer es una enfermedad de los genes, sean las mutaciones (cambios genéticos) heredadas y transmitidas de padre/madre a hijo, o adquiridas, como resultado de la acción de agentes ambientales, tóxicos o nocivos, que lesionan los genes, como el cigarrillo. En muchos casos todavía se desconoce la causa[4]. Cada seno está conformado por numerosos bulbos que producen leche, conocidos como lóbulos, que están conectados por unos conductos al pezón; el resto de la glándula está conformado en su mayoría por grasa, que es la que determina el tamaño del busto, ya que las estructuras productoras de leche son más o menos las mismas en todas las mujeres.

21 7 A través de ese tejido graso también transcurren otros conductos: los conductos linfáticos. Estos drenan linfa o líquido de los tejidos, el cual es retirado del seno y va hacia los ganglios linfáticos y de allí a la circulación sanguínea. Los conductos linfáticos confluyen en ganglios linfáticos, pequeñas estructuras con forma de fríjol, que se agrupan y se localizan en varias partes del cuerpo, como en axilas, cuello, tórax e ingle, entre otros lugares. Dentro de la mama no hay músculos, están por debajo, separándola de las costillas. Una muestra de la anatomía de la glándula mamaria se puede apreciar en la Figura 2.2[4]. Figura 2.1 Anatomía básica de la glándula mamaria [4] La cercanía y relación estrecha entre los lóbulos y los conductos lácteos y los conductos linfáticos, determina que con frecuencia el tumor originado en las células de las estructuras lácteas o glándula mamaria propiamente, invada o se extienda a los ganglios linfáticos de la región, que tienen entonces importancia en el diagnóstico de la extensión de la enfermedad. El crecimiento y extensión del cáncer de mama depende del tipo de células malignas que lo compongan. También hay una gran variación en la tendencia a ramificarse que tiene este tumor [4]. Por otro lado, considerando las estadísticas nacionales, el cáncer de mama es el segundo más frecuente en Venezuela después del de Cuello uterino (20,55%). En la Tabla 2.1 se muestran los tipos de cáncer y el porcentaje de incidencia en Venezuela para la población femenina [2].

22 8 Tabla 2.1 Incidencia del Cáncer en Mujeres en Venezuela Para el caso del cáncer de mama, en el año 2005 fallecieron 1425 mujeres en Venezuela a causa de este mal, que representó el 15.75% del total de fallecimientos por cáncer de la población femenina en Venezuela [2] como se muestra en la Tabla 2.2. Tabla 2.2 Mortalidad del Cáncer en Mujeres en Venezuela

23 9 Las probabilidades de curación no son tan altas en etapas avanzadas de la enfermedad; aun así, con los tratamientos actuales, existen buenas posibilidades de supervivencia. Esta enfermedad es fatal si no se trata a tiempo. Es extremadamente importante que se realice un diagnóstico temprano. En ausencia de una efectiva prevención, el diagnóstico precoz es un importante medio para reducir la mortalidad [4][5]. 2.2 Terminología del Cáncer de Mama Ya que puede ser difícil entender algunas de las palabras que los médicos utilizan para hablar sobre esta enfermedad, a continuación se presentan los términos claves utilizados para describir el cáncer de seno [5]. Carcinoma: este término se usa para describir un cáncer que ha comenzado en la capa de revestimiento de órganos como el seno. Casi todos los cánceres del seno son carcinomas (carcinomas ductales o carcinomas lobulillares). Adenocarcinoma: éste es un tipo de cáncer que comienza en el tejido glandular (tejido que produce y segrega una sustancia). Los conductos y los lobulillos del seno son tejidos glandulares (producen leche), por lo que a los cánceres que comienzan en estas áreas algunas veces se les llama adenocarcinomas. Carcinoma in situ : este término se utiliza para la etapa temprana del cáncer, cuando sólo sigue en la capa de las células donde se originó. Cuando se refiere al cáncer de seno, in situ significa que las células cancerosas están solamente en los conductos (carcinoma ductal in situ) o en los lobulillos (carcinoma lobulillar in situ ). No se ha propagado al tejido más profundo en el seno ni a otros órganos del cuerpo. Algunas veces se les conoce como cánceres no invasivos del seno. Carcinoma invasivo (infiltrante): un cáncer invasivo ya ha alcanzado más allá de la capa de células donde se originó (contrario al carcinoma in situ). La mayoría de los cánceres del seno son carcinomas invasivos (carcinoma ductal invasivo o carcinoma lobulillar invasivo). Sarcoma: éstos son cánceres que comienzan en los tejidos conectivos, tal como el tejido muscular, el tejido adiposo o los vasos sanguíneos. Los sarcomas del seno ocurren muy pocas veces.

24 Tipos de Cáncer de Mama Existen muchos tipos del cáncer de seno, aunque algunos de ellos ocurren en muy pocas ocasiones. Algunas veces un tumor del seno puede ser una mezcla de estos tipos o ser una combinación de los tipos in situ e invasivo [5]. En la Figura 2.3 [4], se pueden observar los diferentes tipos de cáncer de mama determinados por el tejido donde se forman. Carcinoma ductal in situ (DCIS): éste es el tipo más común de cáncer no invasivo del seno. DCIS significa que el cáncer está solamente en los conductos y no se ha propagado a través de las paredes de los conductos al tejido del seno. Casi todas las mujeres que tienen cáncer en esta etapa logran una cura completa. A menudo, la mejor manera de detectar el carcinoma ductal in situ a tiempo es con un mamograma. Carcinoma lobulillar in situ (LCIS): esta condición se origina en las glándulas mamarias (productoras de leche) y no atraviesa la pared de los lobulillos. Aunque no es un verdadero cáncer, el carcinoma lobulillar in situ aumenta el riesgo de que una mujer desarrolle cáncer de seno más adelante. Por este motivo, es importante que las mujeres con LCIS no dejen de someterse a sus mamogramas periódicos. Carcinoma ductal invasivo (infiltrante) (IDC): este es el cáncer de seno más común. Comienza en un canal o conducto lácteo, penetra la pared del conducto e invade el tejido del seno. Desde ese lugar es posible que pueda propagarse a otras partes del cuerpo. Es responsable de aproximadamente ocho de diez de todos los casos de cáncer invasivo del seno. Carcinoma lobulillar invasivo (infiltrante) (ILC): este cáncer comienza en las glándulas mamarias o lobulillos. Puede propagarse a otras partes del cuerpo. Aproximadamente uno de cada diez de los cánceres invasivos del seno son de este tipo. Cáncer inflamatorio del seno (IBC): Este tipo de cáncer invasivo del seno no es común. Representa aproximadamente del 1 al 3% de todos los cánceres del seno. Por lo general, no se presenta una sola protuberancia o tumor, sino que el IBC hace que la piel del seno luzca rojiza y se sienta acalorada. También causa un aspecto grueso en la piel con hoyuelos similar a la cáscara de una naranja. El seno afectado puede volverse más grande, firme, sensible, o puede presentar picazón. En sus etapas iniciales, este tipo del cáncer de seno a menudo se confunde con una infección.

25 11 Debido a que no hay una masa definida, es posible que no aparezca en un mamograma, lo que hace que sea aún más difícil detectarla temprano. Éste cáncer presenta usualmente una mayor probabilidad de propagación y un peor pronóstico que el cáncer ductal invasivo o lobulillar invasivo. Figura 2.2 Tipos de Cáncer de Mama determinados por el tejido donde se forman 2.4 Causas Se desconoce la causa precisa. Pero se conocen los siguientes factores de riesgo [6]: Edad mayor de 45 años. Género, mayor incidencia en mujeres que en hombres Menarquía temprana antes de los 11 años y menopausia tardía. Nuliparidad [Mujeres que no tuvieron hijos]; o quienes tuvieron el primero después de los 30 años. Factores genéticos y antecedentes familiares de cáncer de mama, (madre, hermanas o primas). Administración prolongada de terapia de reemplazo hormonal. Radiaciones.

26 12 Tabaquismo. Obesidad. Ingestión inmoderada de alcohol. Raza blanca. A pesar de lo que mucha gente piensa, el cáncer de mama no tiene relación con amamantar, golpes, moretones o la actividad sexual. 2.5 Signos y Síntomas Los principales signos y síntomas son [6]: Cambio en la forma o contorno de la mama, con apariencia de "de piel de naranja" Bulto en la mama Secreción anormal del pezón o Sangrado Hundimiento o aplastamiento de la piel. Retracción o descamación del pezón. Cambios en el color o sensación de la piel de la mama, del pezón o de la areola, con orificios, fruncido o escamoso, retracción, enrojecimiento, venas acentuadas en la superficie de la mama. Masas mamarias identificadas generalmente durante un autoexamen de mama, las cuales suelen ser indoloras, de firmes a duras y, por lo general, con bordes irregulares Puede haber dolor, aumento de tamaño o molestia sólo de un lado. Protuberancias o masas en la axila. Cualquier protuberancia, dolor, sensibilidad u otro cambio en las mamas de un hombre. Los síntomas de enfermedad avanzada son dolor óseo, pérdida de peso, inflamación de un brazo y ulceración cutánea 2.6 Diagnóstico La prevención más eficaz del cáncer de mama es la detección precoz y por ello la autoexploración de mamas, de forma periódica, es fundamental. Además a partir de los 50 años y antes si existen factores pre disponentes familiares, se deben realizar de forma periódica (cada año) una exploración llamada mamografía. Esta exploración detecta pequeños tumores que pueden pasar desapercibidos en la autoexploración [6].

27 13 La aparición de algún nódulo sospechoso indica la realización de una biopsia del mismo, esto supone tomar un pequeño trozo del nódulo y analizarlo al microscopio para determinar la presencia de células cancerosas. Normalmente la toma de la muestra se realiza mediante una aguja que se introduce en el tejido mamario y por aspiración se recoge parte del tejido sospechoso. La aspiración con aguja o biopsia con aguja de las masas de la mama pueden mostrar si están llenas de líquido y proveer material para enviar al laboratorio para su análisis. En el caso de anomalías muy pequeñas, visibles sólo en la mamografía, son necesarias técnicas especiales [6]. Si el análisis detecta células cancerosas se realizarán otros estudios para ver la sensibilidad de estas células con las hormonas femeninas (estrógenos y progestágenos). Según la sensibilidad a estas hormonas se pueden sacar conclusiones sobre el tratamiento más correcto, ya que las hormonas del crecimiento se utilizarán de forma diferente según la respuesta a las hormonas femeninas de cada cáncer, y la probabilidad de recidivar será diferente en unos casos y en otros[7]. Si se diagnostica un cáncer de mama, deben practicarse otros exámenes, incluyendo radiografías de tórax y exámenes de sangre. Luego puede indicarse cirugía, radiación, quimioterapia o una combinación de éstas, no sólo para el tratamiento, sino para ayudar a determinar la etapa en que está la enfermedad. El estado es importante para orientar tanto el tratamiento como el seguimiento y para tener una idea acerca de lo que se debe esperar en el futuro[6][7]. La curación del cáncer de mama dependerá del estadio de extensión en el momento del diagnóstico así como de la salud general de la persona afectada [6]. 2.7 Etapas de Extensión - Cáncer de mama etapa 0 ( in situ ). Las células cancerosas solo se extienden por parte del tejido ductal o lobular de la mama. El lobular in situ aunque no es un verdadero cáncer supone una predisposición a desarrollarlo, el ductal in situ si o es. - Etapa I El tamaño del nódulo canceroso es menos de 2 centímetros y sin extensión a otros tejidos.

28 14 - Etapa II Si el tamaño del cáncer es menor de 2 cm y se ha extendido a los ganglios de la axila, o cuando el nódulo canceroso es mayor de 2 cm y menor de 5 cm con o sin diseminación a los ganglios de la axila. - Etapa III - Etapa IV La etapa III A El nódulo canceroso es menor de 5 cm pero se ha extendido a los ganglios de la axila que se encuentran abigarrados y pegados entre sí o a otras estructuras. O bien si es mayor de 5 cm con diseminación axilar. La etapa III B El nódulo canceroso se extiende por los tejidos cercanos a la mama, la piel, las costillas, los músculos del tórax o a los ganglios linfáticos de la pared torácica. Cuando las células cancerosas se han diseminado a otros tejidos del cuerpo (huesos, pulmones, hígado o cerebro), también localmente a la piel y a los ganglios linfáticos del cuello y clavícula. - Cáncer inflamatorio de la mama Es un tipo concreto y raro de cáncer de mama, la mama tiene aspecto inflamado con rubor y calor con modificaciones de la superficie de la piel. Es muy agresivo y se disemina rápidamente. -Recurrente Cuando el cáncer se ha tratado y vuelven a aparecer células cancerosas en la mama, la pared torácica o en otras partes del cuerpo [5][6]. Expectativas (pronóstico) La etapa clínica del cáncer de mama es el mejor indicativo para el pronóstico (resultado probable), además de algunos otros factores. Las tasas de supervivencia a cinco años para los individuos con cáncer mamario que reciben el tratamiento apropiado son aproximadamente[6] : 95% para la etapa 0 88% para la etapa I 66% para la etapa II 36% para la etapa III 7% para la etapa IV

29 Prevención Muchos de los factores de riesgo no se pueden controlar, pero es posible reducir los riesgos a través de cambios en la dieta y en el estilo de vida. El autoexamen de mamas, el examen clínico de las mamas por parte de un profesional entrenado y la mamografía son las tres herramientas para la detección temprana. La mayoría recomienda auto-exámenes de mama mensuales, la semana siguiente al período menstrual si la persona tiene 20 años o más [6]. Consideraciones El cáncer de mama no puede prevenirse, pero es curable si se detecta a tiempo. Realizarse por primera vez una mamografía entre los 35 y 39 años para tener una referencia de cuál es el estado de las glándulas mamarias. A partir de los 40 años de edad, las mujeres deben hacerse un examen clínico regular con un profesional de la salud 1 vez al año. Realizarse una mamografía cada dos años entre los 40 y 50 años. Realizarse una mamografía todos los años después de los 50 años.[6] 2.9 Tratamiento del Cáncer de Mama En el tratamiento del cáncer de mama se utilizan cuatro tipos de tratamientos [1,2,4]: Cirugía Radioterapia Quimioterapia Terapia hormonal Se están realizando estudios clínicos con terapia biológica y con el trasplante de medula ósea. En primer lugar se utiliza la cirugía para extraer el nódulo canceroso de la mama, también se extraen los ganglios linfáticos axilares para su análisis en el cancerosas analizadas tienen receptores para estrógenos o progesterona.

30 Tipos de Cirugías para el Cáncer de Mama Los tipos de cirugía usados contra el cáncer de mama se muestran a continuación [6]: Cirugía conservadora Lumpectomía, que consiste en la extracción del tumor canceroso y una zona de seguridad a su alrededor y en ocasiones algún ganglio axilar. Se asocia posteriormente con la radioterapia. Ver Figura 2.4. Mastectomía parcial, en ella se extrae el cáncer con parte del tejido de alrededor del mismo y el recubrimiento de los músculos del tórax debajo del tumor, con los ganglios linfáticos axilares. También se aplica posteriormente la radioterapia. Ver Figura 2. Cirugía agresiva o radical Mastectomía radical, es la extracción de toda la mama y recubrimiento de los músculos del tórax y de la pared torácica situados debajo del tumor, incluidos los ganglios linfáticos axilares. En la mastectomía parcial modificada parte de los músculos de la pared del tórax se conservan. Ver Figura 2.5. La radioterapia puede ser externa o a través de radioisótopos aplicados localmente (radioterapia interna), la quimioterapia se aplica de forma intravenosa, y finalmente, la terapia hormonal se aplica si las células cancerosas analizadas tienes receptores para estrógenos o progesterona[6]. Figura 2.3 Lumpectomía Figura 2.3 Mastectomía Parcial Figura 2.5 Masctetomía Radical

31 Mamografía La mamografía es un método para examinar los senos o mamas que utiliza pequeñas dosis de radiación mediante el uso de una unidad de mamografía digital como la mostrada en la Figura 2.6 y en la Figura 2., para reproducir una radiografía llamada mamograma. Este simple procedimiento sirve para detectar tumores y quistes muy pequeños, imposibles de descubrir con un examen manual [8]. Figura 2.6 Unidad de Mamografía Digital Existen dos tipos de mamografías [1][4][7]: de control (procedimiento de rutina) o de diagnóstico (para examinar áreas específicas en las que se ha palpado un bulto). En mujeres jóvenes, embarazadas o que estén amamantando las mamas son más densas y la interpretación de la mamografía suele ser más complicada que en mujeres mayores cuyas mamas tienen alta proporción de grasa. Se recurre a las ecografías para distinguir entre masas sólidas, que podrían ser cancerosas, de quistes (bolsas que contienen líquido) que son usualmente no cancerosos y así reducir el número de biopsias innecesarias. La resonancia magnética puede identificar ciertos tumores raros de detectar en mamografías. Para confirmar un diagnóstico de cáncer de mama se realiza una biopsia. En la actualidad, las 4 técnicas más recientes que se han desarrollado en el área de las mamografías son [6][7]: la mamografía de alta resolución, la magnificación, la mamografía digital o digitalizada y la Estereotaxia. Figura 2.7 Mujer a la que se le está tomando una mamografía

32 18 La mamografía de alta resolución mediante foco fino de 0,3 y 0,1 mm., permite determinar lesiones del orden de fracciones de milímetros con gran sensibilidad y contraste. La magnificación, es una técnica que permite aumentar el tamaño de la imagen, pudiéndose estudiar convenientemente la morfología de la misma, con más elementos de juicio a la hora de determinar diagnósticos más precoces. La Estereotaxia es una técnica radiológica que permite dirigir una aguja mediante un microcomputador a un sector de la mama, pudiéndose efectuar su punción para extracción de material celular, evitando así biopsias innecesarias y lesiones. La mamografía digitalizada es una técnica de estudio de la imagen radiológica de alta definición, que permite descomponer la imagen en diferentes densidades, pudiéndose estudiar estas imágenes en diferentes escalas de colores, imperceptibles al ojo humano y extraer información de alta calidad de zonas que inicialmente pueden ser dudosas, para su correcta catalogación y estudio. La mamografía de las dos mamas dura como máximo unos 15 a 20 minutos, a no ser que las imágenes obtenidas, a juicio del radiólogo, no sean de buena calidad, en cuyo caso el proceso debe repetirse Proyecciones en Mamografías La mamografía no es un examen difícil de realizar, sin embargo, requiere de cierta experticia por parte del especialista. Es necesario que el técnico reciba una formación específica para poder realizar una buena exploración. La mama ha de colocarse de tal forma que se incluya la mayor parte de la porción yuxtatorácica (cerca del tórax), debiendo relajar el hombro y los músculos pectorales de la paciente. Si se realiza una compresión con el pie mediante un dispositivo de control remoto, incluido en la mayoría de los mamógrafos, se pueden utilizar ambas manos para colocar la mama. Hay que tener en cuenta que la pared torácica es curva y, en cambio, la tabla de exploración y la película radiográfica presentan un borde recto, por lo que parte de la porción posterior de la mama no se ve en la mamografía. Para minimizar este hecho se realizan un mínimo de dos proyecciones por mama, considerándose proyecciones estándar la oblicua u medio-lateral-oblicua (MLO) y la cráneo-caudal (CC) [9].

33 19 Medio-Lateral-Oblicua (MLO): Es la proyección que por sí sola que muestra más cantidad de tejido mamario. En la Figura 2. podemos ver la técnica empleada y en la Figura 2.10 podemos ver una muestra de un mamograma bajo este tipo de proyección. Cráneo-caudal (CC): Esta proyección nos proporciona una visión axial de tejido mamario de forma complementaria a la MLO, permitiéndonos ver la parte medial (yuxtatorácica), que tiende a no salir en la MLO. Análogamente, podemos ver en la Figura 2. la técnica empleada y en Figura 2.11 una muestra de un mamograma bajo este tipo de proyección.. Figura 2.8 Proyección Medio Lateral Oblicua (MLO) Figura 2.9 Proyección Cranio Caudal (CC) Figura 2.10 Mamografías en MLO Figura 2.11 Mamografías en CC

34 Características de las anomalías encontradas en mamografía Masas Mamarias Uno de los objetivos primordiales de esta tesis es la detección del contorno de una masa o nódulo mamario en mamografía digital. Una vez obtenidas las mamografías digitalizadas, se elabora un método de segmentación, cuyo fin es detectar los contornos de las masas presentes en la imagen radiológica digitalizada. La detección de masas en las mamografías es una tarea compleja, debido a que el volumen de niveles de grises que contienen puede ser muy elevado y a que los bordes de las masas no están claramente definidos dentro de la imagen. Para detectarlas, se parte del hecho de que las masas suelen ser más claras que el resto de la imagen, tienen un tamaño considerablemente mayor que las microcalcificaciones y que las pequeñas zonas claras son producidas a veces por el ruido [10]. Para la descripción de las masas contenidas en una mamografía emplearemos el sistema BI- RADS (Breast Imaging Reporting and Data System) [13]. Es decir, la terminología estándar desarrollada por el Colegio Americano de Radiología (ACR), donde una masa se define como una lesión ocupante de espacio visible en al menos dos proyecciones; si sólo se identifica en una proyección la teórica masa se denomina densidad, denominándose pseudomasa a la creada por la superposición de tejidos (Ver Figura 2.6 y Figura 2.5). Figura 2.5 Imagen Sospechosa ded constituir una masa (flecha) Figura 2.4 Desaparición de la masa sospechosa tras compresión selectiva de la zona. Se trataba de superposición de tejidos

35 21 Los hallazgos mamográficos de una masa real incluyen su forma, márgenes, densidad, tamaño, localización y cualquier otro hallazgo asociado como calcificaciones, retracción de la piel etc. Los márgenes de una masa, generalmente reconocido como el hallazgo más determinante para el diagnóstico de malignidad [14], se describen como: circunscritos, microlobulados, oscurecidos por tejido adyacente de densidad similar, mal definidos o indistinguibles y por último espiculados. (Figura 2.7). A B Glándula mamaria C D Figura 2.6 Tipos de Márgenes en una masa. ACircunscrito, B Microlobulado, C Oscuricido o mal definido, D Espiculado La forma de una masa puede ser: redonda, oval, lobular o irregular (Figura 2.8) A B C C D Figura 2.7 Tipos de Forma en una Masa. A Redonda, B ovalada, C Lobular, D irregular.

36 CLASIFICACIÓN BIRADS Clasificación para lesiones mamairas Las características de forma y márgenes expuestas anteriormente, definen una clasificación por categoría basada en la terminología del BIRADS [13] que se muestra a continuación. Evaluación Incompleta Categoría 0: Se requiere evaluación por imágenes (magnificación, focalización, ultrasonido, etc.) Evaluación Completa-Categorías finales Categoría 1: Negativa, mama normal Categoría 2: Hallazgo benigno (fiboadenomas, lesiones grasas, linfonodos intramamarios, etc.). Categoría 3: Hallazgo probablemente benigno. Sugiere intervalo corto de seguimiento. Categoría 4: Anomalías sospechosas. Debe considerarse biopsia debido a riesgo de cáncer. o Categoría 4A: Lesiones de baja probabilidad de ser malignas, las cuales sin embargo van a biopsia. o Categoría 4B: Lesiones de sospecha intermedia de malignidad. La conducta dependerá de la correlación radiohistológica. o Categoría 4C: Lesiones de sospecha intermedia de malignidad. La conducta dependerá de la correlación radiohistológica. Categoría 5: Altamente sugerente de malignidad. Categoría 6: Se denominan a los cánceres ya confirmados con biopsia, antes de su tratamiento definido (cirugía, radioterapia, quimioterapia, hormonoterapia).

37 23 En la Figura 2.16 se pueden apreciar diversos tipos de lesiones clasificadas por su categoría según la terminología utilizada en el BIRADS. (Categoría 1) (Categoría 2) (Categoría 3) (Categoría 4) (Categoría 5) Figura 2.16 Cinco tipos de lesiones mamarias clasificadas según la categoría del BIRADS.

38 Categorías de Composición (estructura) de la glándula mamaria En relación al tipo de tejido preponderante en la estructura de la glándula mamaria encontrado por el radiólogo durante la mamografía, se reporta la siguiente clasificación Ver Figura 2.17 : 1: Predominantemente Adiposas (Grasa en su mayor totalidad). 2: Fibroglandulares.(Densidades fibroganglionares esporádicas) 3: Heterogéneamente densas. 4: Extremadamente densas. (1) Predominantemente Adiposa (2) Fibroglandular (3) Heterogéneamente Densa (4) Extremadamente Densa Figura 2.18 Muestras de mamogramas clasificados según la estructura de la glándula mamaria

39 Diagnóstico Asistido por Computadoras (CADs) Muchos diagnósticos erróneos pueden atribuirse a factores humanos. A pesar de que un mayor tiempo dedicado al estudio de la mamografía o la doble lectura de la misma pueden mejorar los resultados, no eliminan completamente los errores, el radiólogo no detecta la totalidad de los carcinomas visibles en análisis retrospectivos de las imágenes, estos fallos son frecuentemente secundarios a la sutileza de los cambios radiológicos representativos del carcinoma y su no detección contribuye a elevar el número de carcinomas no identificados [10]. El diagnóstico asistido por computadoras (CADs) del carcinoma mamario, es la aplicación de técnicas computacionales al problema de la interpretación de las imágenes mamográficas[11]. Existen dos puntos principales en los sistemas de ayuda por computadora en relación con el carcinoma mamario: Detección de signos mamográficos de carcinoma y diagnóstico de carcinoma a partir de una lesión previamente identificada. En la tarea de la detección lo importante es ayudar al radiólogo en la identificación y localización mamográfica de regiones con lesiones, en la tarea diagnóstica, el objetivo es ayudar al radiólogo a determinar si una lesión mamaria identificada es o no cáncer La mayoría de las biopsias mamarias se realizan sobre lesiones que se manifiestan mamográficamente bien como masas o como grupos de microcalcificaciones [10]. Los CADs para la detección de anomalías, generalmente tienen mejores resultados con las microcalcificaciones que con las masas[10]. El estudio de la mamografía es básicamente un ejercicio de señal-ruido y se presta al estudio mediante computadoras, más que otras especialidades diagnósticas en radiología. La dificultad radica en que hemos de identificar lesiones que varían desde alteraciones en partes blandas, de distintas formas y márgenes, hasta calcificaciones de diferente morfología, tamaño y distribución que pueden ser representativas de malignidad. Muy a menudo estos hallazgos están muy próximos al ruido de base en que están incluidos, haciendo su identificación muy difícil o incluso imposible, si a esto, le añadimos: la naturaleza del cribado ( control-screening), realizado a mujeres sanas anualmente desde la edad de 40 años, la relativa baja incidencia de detección de cáncer en ellas, de tres a seis por 1000 mujeres en función de la edad y de los factores de riesgo, vemos que no son raros los fallos en el diagnóstico del carcinoma mamario. Por lo que, no es sorprendente el que los Sistemas de Ayuda a la Detección y Diagnóstico por Computadoras