Caracterização de tecidos mamários através de modelos estatísticos utilizando o espalhamento de raios-x\".

• Main Author: Cunha, Diego Merigue da
• Other Authors: Poletti, Martin Eduardo
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2006
• Subjects: Amorphous materials.; Análise estatística multivariada; Breast Cancer; Câncer de mama; Espalhamento de raios-x; Materiais amorfos; Multivariate statistical analysis; X-ray scattering
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-03032008-131824/

Em um exame mamográfico, quando os fótons de raios-X incidem sobre a mama, uma parte destes fótons é transmitida sem ser desviada da trajetória inicial (radiação transmitida primária), permitindo a formação da imagem mamográfica, e outra é dispersa de sua trajetória inicial pelo tecido (radiação espalhada), atuando de forma deletéria na imagem mamográfica. Entretanto, recentes investigações têm demonstrado que a radiação espalhada pode ser útil na caracterização de tecidos. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de diagnóstico de alterações no tecido mamário utilizando as informações presentes na distribuição angular da radiação espalhada (perfil de espalhamento). Os perfis de espalhamento de 40 amostras de tecidos mamários foram obtidos utilizando um difractômetro comercial SIEMENS D5005, operando em modo reflexão na energia de 8,04 keV e variando o detector da posição angular de 5º a 150º, correspondendo a um intervalo de x de 0,03Å-1 a 0,62 Å-1. As amostras de tecido foram previamente classificadas histopatologicamente como tecidos normais, fibroadenomas (neoplasias benignas) e diferentes tipos de carcinomas (neoplasias malignas). Neste trabalho, três modelos de diagnóstico baseados na análise estatística dos perfis de espalhamento foram desenvolvidos. O primeiro, analisa seis parâmetros extraídos dos perfis de espalhamento, já o segundo e o terceiro utilizam análise multivariada (análise de componentes principais e análise de discriminante, respectivamente) para reconhecimento de padrões. Para cada modelo, valores de sensibilidade, especificidade e índice de concordância entre o diagnóstico baseado no modelo utilizado e o diagnóstico histopatológico foram obtidos. Dentre os modelos desenvolvidos, aquele que utiliza análise de discriminante proporciona o melhor diagnóstico das alterações encontradas no tecido, permitindo diferenciar tecidos normais e neoplasias benignas e malignas. Com base nos resultados obtidos conclui-se que modelos baseados na análise estatística dos perfis de espalhamento permitem classificar histologicamente tecidos mamários. === In mammography, when x-ray photons reach the breast, a fraction of these photons is transmitted without interaction with any tissues (primary transmitted radiation), allowing the formation of the mammographic image, and another fraction of them is deviated by the tissue from its initial trajectories (scattered radiation), reducing the image contrast. However, recent investigations have demonstrated that scattered radiation can be a useful diagnostic tool. The purpose of this work is to develop a diagnostic model for breast tissue characterization using the angular distribution of the scattered radiation (scattering profile). The scattering profiles of 40 breast tissue samples were obtained in a SIEMENS D5005 diffractometer, operating in reflection mode at 8,04keV, and varying the angular position of the detector from 5º to 150º, corresponding to an x interval from 0,03 Å-1 to 0,62 Å-1. All tissue samples were previously classified histopathologically as normal tissues, fibroadenomas (benign alteration) and several types of carcinomas (malignant alteration). Three models of diagnostic based on the statistical analysis of the scattering profiles were developed. The first one was constructed using six parameters extracted from the scattering profiles and the second and third models used the whole information from the scattering profiles. The latter two used multivariate analysis (principal component analysis and discriminant analysis, respectively) for pattern recognition. For each model, values of sensitivity, specificity and rate of agreement between the model diagnostic and histopathological results were obtained. Among the developed models, the discriminant analysis provides the best diagnostic of the lesions present in the tissues (normal tissues, benign and malignant alterations). From the results, it is possible to conclude that models based on the statistical analysis of the scattering profiles allow the histological classification of breast tissues.