Tese

Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson (2016)

• Authors:
  • Oliveira, Helder Cesar Rodrigues de
  • Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
• Autor USP: OLIVEIRA, HELDER CESAR RODRIGUES DE - EESC
• Unidade: EESC
• Sigla do Departamento: SEL
• Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS; MAMOGRAFIA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
• Keywords: Block Matching and 3D Filtering; Shrink-thresholding; Block Matching and 3D Filtering; Denoising; Digital mammography; Filtragem de ruído; Image processing; Mamografia digital; Shrink-thresholding; Wavelet transform
• Language: Português
• Abstract: O objetivo deste trabalho é apresentar um novo método para a remoção do ruído Poisson em imagens de mamografia digital adquiridas com baixa dosagem de radiação. Sabe-se que a mamografia por raios X é o exame mais eficiente para a detecção precoce do câncer de mama, aumentando consideravelmente as chances de cura da doença. No entanto, a radiação absorvida pela paciente durante o exame ainda é um problema a ser tratado. Estudos indicam que a exposição à radiação pode induzir a formação do câncer em algumas mulheres radiografadas. Apesar desse número ser significativamente baixo em relação ao número de mulheres que são salvas pelo exame, existe a necessidade do desenvolvimento de meios que viabilizem a diminuição da dose de radiação empregada. No entanto, uma redução na dose de radiação piora a qualidade da imagem pela diminuição da relação sinal-ruído, prejudicando o diagnóstico médico e a detecção precoce da doença. Nesse sentido, a proposta deste trabalho é apresentar um método para a filtragem do ruído Poisson que é adicionado às das imagens mamográficas quando adquiridas com baixa dosagem de radiação, fazendo com que ela apresente qualidade equivalente àquela adquirida com a dose padrão de radiação. O algoritmo proposto foi desenvolvido baseado em adaptações de algoritmos bem estabelecidos na literatura, como a filtragem no domínio Wavelet, aqui usando o Shrink-thresholding (WTST), e o Block-matching and 3D Filtering (BM3D). Os resultados obtidos com imagens mamográficas adquiridas com phantom e também imagens clínicas, mostraram que o método proposto é capaz de filtrar o ruído adicional incorporado nas imagens sem perda aparente de informação
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2016
• Data da defesa: 19.02.2016


---

How to cite

A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

• ABNT

  OLIVEIRA, Helder Cesar Rodrigues de. Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-29032016-160603/. Acesso em: 27 fev. 2026.

• APA

  Oliveira, H. C. R. de. (2016). Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-29032016-160603/

• NLM

  Oliveira HCR de. Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-29032016-160603/

• Vancouver

  Oliveira HCR de. Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-29032016-160603/

Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

• Novas abordagens para detecção automática de distorção arquitetural na mamografia digital e tomossíntese mamária
• Exploratory learning with convolutional autoencoder for discrimination of architectural distortion in digital mammography
• Data augmentation: effect in deep convolutional neural network for the detection of architectural distortion in digital mammography
• A novel fusion-based texture descriptor to improve the detection of architectural distortion in digital mammography
• Evaluation of block-matching and 3D filtering and wavelet transform with shrink-thresholding technique for digital mammography denoising
• A cross-cutting approach for tracking architectural distortion locii on digital breast tomosynthesis slices
• Using the non-local means algorithm to denoise mammographic images acquired with reduced radiation dose
• Método para simulação da redução da dose de radiação na mamografia
• Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset