DETECCIÓN DE PATRONES EN IMÁGENES MÉDICAS BASADOS EN TÉCNICAS DE EXPLOTACIÓN DE DATOS Proyecto de Tesis de Magíster en Ingeniería de Software

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1 DETECCIÓN DE PATRONES EN IMÁGENES MÉDICAS BASADOS EN TÉCNICAS DE EXPLOTACIÓN DE DATOS Proyecto de Tesis de Magíster en Ingeniería de Software Tesista: Director propuesto: Ing. Gustavo A. Ferrero M. Ing. Paola V. Britos 1. Introducción Se ha determinado que el cáncer de mamas es la segunda causa de muerte de mujeres con cáncer y la más común de todas, en la República Argentina no existen estadísticas oficiales, pero se estima que 22 de cada mujeres poseen dicha enfermedad, similar al observable en otros países occidentales [Abalo, 2003]. La mamografía es el mejor método de diagnóstico por imágenes que se dispone en la actualidad para la detección de lesiones mamarias mínimas (figura 1), fundamentalmente pequeños carcinomas que se manifiestan solamente por microcalcificaciones o tumores menores a 1 cm. de diámetro, no palpables durante el examen médico [Antonie et al, 2001]. Actualmente se están aunando esfuerzos para poder detectar a tiempo anomalías en los tejidos, debido a que no existen métodos para poder prevenir el cáncer de mama [Abalo, 2003]. La detección temprana ha demostrado ser un arma esencial en la detección del cáncer ya que permite extender el período de vida de los pacientes. 1.1 Breve descripción del problema Los médicos informantes de los estudios deben tener capacitación diagnostica basado en mamografía y realizar un número determinado de informes anuales. La doble lectura de los informes aumenta la sensibilidad de la detección de lesiones mínimas en un 7% pero a un alto costo. De acuerdo a estos informes el médico hará una interpretación y decidirá de acuerdo a su criterio los pasos a seguir para el adecuado diagnóstico y tratamiento del paciente [Abalo, 2003].

2 Figura 1. Mamografía digital Es por ello que físicos, ingenieros y médicos están en la búsqueda de nuevas herramientas para combatir el cáncer y que permitan al médico obtener una segunda opinión [Gokhale et al, 2003] [Simoff et al, 2002]. Con la autorización de uso de nuevos mamógrafos digitales por el Colegio Americano de Radiografía se ha comenzado a almacenar la fotos digitales en bases de datos conjuntamente con la información del paciente para luego poder ser procesadas a través de diferentes métodos [Selman, 2000]. Dichos métodos constan de la clasificación y detección de anomalías en dichas imágenes médicas para lo cual se utilizan métodos estadísticos, teoría de fractales y diversas técnicas de estudio de las características de las imágenes digitales conjuntamente con algoritmos presentado en la literatura tales como modelos de Markov, algoritmos de lógica difusa y redes neuronales, obteniendo muy buenos resultados [Selman, 2000]. Diferentes investigaciones sobre minería de datos aplicadas al procesamiento de imágenes médicas han obtenidos muy buenos resultados a través de la aplicación de redes neuronales para tareas de clasificación y agrupamiento [Antonie et al, 2001]. Pero, el alto costo de dichas herramientas hace que en la situación actual (económica) del país se dificulten los accesos a esta tecnología. 1.2 Motivación para abordar el problema y su importancia La explotación de datos involucra diferentes disciplinas que interactúan para resolver las diferentes tareas, algunas de ellas son la estadística, ciencias de la información, tecnología de bases de datos, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes [Han et al, 2001]. La exploración de aplicaciones le permitirán explorar las bases para la siguiente generación de herramientas [Chen et al, 2001]. 1.3 Pasos de realización y criterios de éxito Para la resolución del problema se deberá realizar una investigación documental sobre los diferentes algoritmos de clasificación y agrupamiento, y la posibilidad de optimización y aplicación de los mismos en el estudio de imágenes.

3 En paralelo se deberá verificar la tecnología que permita una optima implementación de los mismos, permitiendo conectividad con diferentes bases de datos y posibilidad de expansión para algoritmos futuros, conjuntamente con la posibilidad de obtener una interfaz visual orientada al usuario final. Para la realización se hace necesario contar con una persona que tenga capacitación sobre la tarea de diagnostico por imágenes para la detección de cáncer de mama. Una vez investigado y resuelto los diferentes problemas se desarrollará una aplicación que resuelva el problema planteado. Con la acumulación de información técnica y general y la evaluación de la tecnología actual se acometerá el desarrollo teórico/práctico de una aplicación, cuyas metas son los siguientes: Investigar y registrar información sobre algoritmos de exploración de datos aplicados a la búsqueda de patrones en imágenes médicas. Acumular experiencia en la manipulación y almacenamiento de imágenes digitales. Obtención de una herramienta que sirva de apoyo al profesional médico especializado en la detección temprana de neoplasias mamarias. 2. Estado de la tecnología 2.1 Tecnología actual Se pudo establecer por medio de una exhaustiva búsqueda de estos tipos de sistemas, que no existe un software que satisfaga comercialmente una solución a los problemas planteados, cabe destacar que se ha encontrado varios grupos de investigación trabajando en obtener un software que asista al médico en el diagnóstico del cáncer de mama, pero sin embargo no se ha podido obtener acceso a los mismos debido a que la mayor parte se encuentra en una fase experimental, cabe destacar que el proyecto mas avanzado se denomina CALMA, el mismo ha sido desarrollado entre el Instituto Nacional de Física Nuclear de Italia y diferentes hospitales de éste mismo país; en la actualidad se encuentra en una fase de prueba. Debido al carácter experimental del proyecto se concluye que se ha necesario la construcción de un software que satisfaga el requerimiento inicial planteado por el departamento de Radiología. Actualmente la resolución de tareas de explotación de datos se está realizado con herramientas propietarias ofrecidas por las diferentes empresas líderes en tecnología de bases de datos, como ORACLE o MICROSOFT [Libestein, 2002]. Con respecto a la resolución de tareas de explotación de datos aplicadas al procesamiento de imágenes, las investigaciones se viene realizado a través de grupos de investigación de diferentes universidades o por grupos de investigación de grandes organizaciones gubernamentales como la Agencia Nacional Aéreo Espacial del gobierno de los Estados Unidos de Norteamérica (NASA) [Simoff et al, 2002]. Este tipo de herramientas han sido implementadas sobre lenguajes de programación JAVA y C++. Estos lenguajes son los utilizados tradicionalmente en la resolución de este tipo de problema debido a la posibilidad de contar con entornos de desarrollos gratuitos que permiten que diferentes Universidades haga uso de los mismo, por otro lado C++ permite obtener herramientas mucho más eficientes en relación al tiempo de procesamiento, respecto de JAVA se encuentra por debajo del mismo, pero la ventaja principal es la portabilidad de la aplicación a diferentes sistemas operativos.

4 2.2 Tecnología propuesta Para el desarrollo de este proyecto se ha optado por la utilización únicamente de herramientas de distribución libre. En base a la decisión de contar con herramientas de distribución libre, y teniendo en cuenta la tendencia de las diferentes Universidades, se hará uso del lenguaje de programación JAVA sobre el sistema operativo LINUX con la base de datos de prueba MYSQL. El aporte del lenguaje de programación JAVA permitirá obtener una herramienta distribuida lista para ser utilizada sobre entornos WEB. 3. Identificación del problema. 3.1 Definición del problema. Se hace necesario contar con una herramientas de distribución libre que permita el uso de algoritmos de explotación de datos aplicados al procesamiento de imágenes médicas de mamografías digitales y que se integre a las bases de datos actuales. A través de este procesamiento la aplicación deberá ser capaz de clasificar una mamografía en uno de los siguientes grupos: Normal. Tumor benigno. Tumor maligno. También es necesario que dicha herramienta cuente con una interfaz gráfica adaptable e intuitiva a los diferentes usuarios y que permita ser lanzada desde un simple explorador de INTERNET. 3.2 Objetivos de la tesis La tesis a desarrolla consta de los siguientes objetivos: Especificar, diseñar, implementar y evaluar una herramienta mediante el lenguaje JAVA que permita: Realizar conexiones con múltiples bases de datos a través de conexiones JDBC. Implementación de algoritmos de clasificación, asociación para el análisis de imágenes médicas. Definir un marco teórico/práctico para la generación de nuevas clases que permitan la expansión de los diferentes algoritmos. Herramientas para la visualización de los datos obtenidos. Aplicación de algoritmos para las etapas de preprocesamiento (ver figura 2). Desarrollo a través del diseño orientado a objetos. El desarrollo de la aplicación se deberá realizar mediante la metodología métrica tres.

5 Selección Preprocesado Transformación Minería de Datos Interpretación Base de datos Datos Objetivos Datos Preprocesados Datos Transformados Pratrones Figura 2. Modelo KDD 3.3 Marco institucional El presente trabajo de tesis estará enmarcado dentro del proyecto de Minería de Datos en Inteligencia de Negocios presentado pro CAPIS en las áreas estratégicas Ingeniería para la Gestión de la Información y Automatización correspondiente al Plan Estratégico para las Actividades de Investigación y Desarrollo en el ITBA Esbozo de la solución 4.1 Resolución del problema La construcción de la aplicación se hará de acuerdo a los objetivos se utilizará la metodología de Métrica III mediante el software GESMET del Consejo Superior de Informática de España que nos permitirá gestionar el proyecto [CSI, 2000]. Es por ello que se hace necesario completar los siguientes procesos: Planificación de sistemas de información (PSI). Estudio de viabilidad (EVS). Análisis de sistema de la información (ASI). Diseño de sistema de la información (DSI). Construcción de sistemas de la información (CSI). Implantación y aceptación del sistema (IAS). El proceso correspondiente al mantenimiento de sistemas de la información no aplica para el presente proyecto de tesis. Desde el principio para el desarrollo del proyecto software, se tendrá en cuenta aspectos correspondientes a la gestión de configuración, seguridad y aseguramiento de la calidad para mantener la integridad de los productos generados. 4.2 Módulos del sistema El sistema completo tendrá los siguientes módulos: Módulo de configuración de la aplicación: configuración de los diferentes métodos de minería de datos, conexión con base de datos, y funcionalidad general. Módulo de administración de base de datos: selección, y visualización de las fotografías de la base de datos, y la posibilidad de ejecución de los diferentes métodos de clasificación y asociación de minería de datos. Módulo de entrenamiento: entrenamiento de los algoritmos de acuerdo a las imágenes obtenidas de la base de datos.

6 4.3 Arquitectura tecnológica propuesta Para la ejecución de la aplicación propuesta existen ciertas restricciones para la construcción, debido al carácter gratuito bajo licencia GNU. Sistema operativo: el sistema operativo es independiente debido a que el lenguaje seleccionado es JAVA, el cual es de distribución libre. Base de datos: sí bien la base de datos es seleccionado por el usuario final, el desarrollo se hará utilizando una base de datos con licencia GNU, una opción viable es la distribución denominada MY-SQL. Herramienta de metodología: la herramienta utilizada será GESMET distribuida por el Consejo Superior de Informática de España. Herramienta de modelado: se hará uso de la herramienta ARGOUML de distribución gratuita y desarrollado íntegramente en JAVA. 5 Planificación del trabajo En la tabla 1 se puede observar la planificación estimada para el proyecto de tesis actual. Tarea Horas PSI Planificación de Sistemas de Información. 10 Desarrollo de Sistemas de información. EVS Estudio de viabilidad de sistemas. 24 ASI Análisis del sistema de información. 70 DSI Diseño del sistema de información. 120 CSI Construcción del sistema de información. 180 IAS Implantación y aceptación del sistema. 100 MSI Mantenimiento de sistemas de información. NA Intefaces. GP Gestión de proyectos. 40 SEG Seguridad. 20 CAL Aseguramiento de la calidad. 30 GC Gestión de la configuración. 45 Total de Hora. 639 El mantenimiento de sistemas de información como establece Métrica 3 solamente se considera los tipos de mantenimiento correctivo y evolutivo, pero debido a que el proyecto de tesis es la generación de un nuevo producto, el mantenimiento no se considerado [CSI, 2000]. Otro factor es la entrega de los fuentes desarrollados, lo que permitirá a cada organización establecer su propio plan de mantenimiento. Teniendo en cuenta la dedicación aproximada de 29 horas semanales, la extensión del proyecto será aproximadamente de 6 meses. 6 Referencia [Abalo, 2003] [Antonie et al, 2001] Abalo, E Información para el público en general. Pagina vigente al 17/08/2003. Antonie, M., Zaïane, O., Coman, A Application of Data Mining Techniques for Medical Image Classification. 2 nd Edition of the

7 International Workshop on Multimedia Data Minig. Páginas SIGKDD Explorations. [Chen et al, 2001] Chen, M., Han, J. Y Su, P Data Mining. An Overview from database perspective. 41 Páginas. [CSI, 2000] Consejo Superior de Informática. Métrica Versión 3. [Gokhale et al, 2003] Gokhale, M., Aslandonga Y A Visualization Oriented Data Mining Tool for Biomedical Images. 9 Páginas. Departament of Computer Science and Engineering, University of Texas al Arlington. [Han et al, 2001] Han, J. Y Kamber, M Data Mining. Concepts and Techniques. 548 páginas. Editorial Morgan Kaufmann. ISBN [Liebstein, 2002] Liebstein, L Data Mining. Teoría e Práctica. 6 Páginas. Instituto de Informática. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. [Pfleeger, 1998] Pfleeger, S Software Engineering. Theory And Practice. 576 Páginas. Editorial Pretice-Hall. ISBN: X [Pressman, 1998] [Selman, 2000] [Simoff et al, 2002] Pressman, R Ingeniería del Software. Un enfoque Práctico. Cuarta Edición. 581 Páginas. Editorial McGraw-Hill. ISBN: Selman, S Data Mining of Digital Mammograms Will Aid in War against Cancer. Página vigente al 17/08/2003. Simoff, S., Djeraba, C., y Zaïane, O. Multimedia Data Mining between Promise and Problems. 3 rd Edition of the International Workshop on Multimedia Data Minig. Páginas SIGKDD Explorations.

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