AABBCCDDEE  AAssssiisstteedd  BBrreeaasstt  CCaanncceerr  DDiiaaggnnoossiiss  EEnnvviirroonnmmeenntt  

AA  TTooooll  ffoorr  MMaammmmooggrraapphhiicc  IImmaaggeess  AAnnaallyyssiiss  

  

    

  

  

 

Introduction Breast cancer is the second cause of cancer death among women.  About 1 million of new cases every year appear in the world.  About 25% of them lead to the death of the patient.

The most efficient solution is the use of an effective screening strategy.  

At present, mammography is the most used method for early detection of tumoral signs. The advantages of this approach are:  The mammography is inexpensive with respect to other techniques. The mammography is not invasive. The mammography needs small X‐ray dose to produce suitable images.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

On the contrary, mammographic images are very difficult to interpret also by expert 

radiologists. 

   

Analog 

   mammography 

Indirect digital 

   mammography 

Direct digital 

   mammography 

The mistakes occurring in the radiologist analyses of mammograms are often due to human factors such as the difficulty to appreciate very low contrast objects having ill defined margins, or very small details.  

About 10 – 20 % of lesions are not diagnosed. 

 

          

 

 

For  this  reason,  it  is possible  to  improve  the patients  survival  rate with  a  second reader that evaluates the mammographic image independently. 

The purpose of a CADx (Computer Aided Diagnosis) system  is to take place of the second  human  reader  to  save  time  and  costs  but  never  to  substitute  the  first radiologist in the image interpretation.   

ABCDE (Assisted Breast Cancer Diagnosis Environment) is a project developed at the                                                       research group at the University of Rome Tor Vergata.   

 ABCDE  is a CADx able to assist radiologist during mammogram analysis as a second reader. It is a complete set of tools including:  Reading of mammographic images Exploring ROIs (Regions Of Interest) Contrast enhancement and noise reduction Automatic identification of suspicious zones Features extraction of suspicious signs Classification and risk degree assignment    

Reading of images ABCDE can acquire both digital and analog mammographic images.  

DICOM (Digital  Imaging and COmmunications  in Medicine)  is the standard de facto in medical images recording.  ABCDE supports it (and its extensions such as the  GSPS,  Grayscale  Softcopy  Presentation State),  so  that  images  can  be  directly acquired  from  commonly  used  hospital digital  supports,  even  through  a  useful DICOMDIR  (database  file  of  the  stored images in a tree form catalogued in patients, studies, series, and images) explorer.  Analog  screen  film  mammograms  can  be  acquired  by  a  proper  scanner  (even calibrated in order to compensate loss of linearity).  

 

 

 

 

 

Other  kind  of  images  can  be  acquired  by  a  proper  procedure  that  converts  the 

original image in the native format preserving all the image properties. 

   

Denoising and contrast enhancement The radiologist can inspect suspicious regions  selecting  a  ROI  viewing  its content  enlarged  in  a  separate window. Contrast  enhancement  permits  to inspect the selected ROI with a better contrast  reducing  noise  amount  and preserving any detail of  the original image. This  procedure  uses  sophisticated proprietary  algorithms  in  order  to obtain  optimized  processing  and  so clear and sharp images. 

Automatic identification The automatic  identification procedure suggests to radiologist  several  suspicious  zones  that  could contain  a  tumoral  lesion  such  as  a  mass  or  a microcalcifications cluster. 

The doctor selects one or more regions in which to perform a deep analysis consisting of: 

Lesion segmentation Features extraction Risk degree assignment  

Lesion inspection In the case of a mass, the procedure 

performs  a  boundary  extraction  driven  by  the  radiologist  that  accepts  the most probable contour, extracts  a  set  of  mathematical  features  (both  geometrical  and  textural (Haralick and Laws), evaluates those features and assigns to the lesion a risk degree.

 

                 

 

                 

 

 

 

Taking  into  account  the  risk  degree  assigned  by ABCDE,  the radiologist states the diagnosis. 

The assessment  that  the doctor can carry out with ABCDE  is compliant with ACR BIRADS© standard.  

References The  procedure  has  been  tested  on  the  DDSM  (Digital  Database  for  Screening Mammography,  University  of  South  Florida).  This  database  contains  2620  cases available  in 43 volumes  (Normal, Cancer, and Benign) and CC and MLO  images  for each breast assessed by radiologists.

 

The results of the research have been published on the most important international scientific journals and presented to many conferences.

The complete list can be found on the research group web site http://simplify.it.