Propuesta de un Modelo para desarrollar un Algoritmo de Segmentación para la Detección de Regiones de Interés en Mamografías mediante la Representación de Datos utilizando Funciones Wavelets

Abstract

El presente trabajo de investigación consiste en el desarrollo de un algoritmo matemático de segmentación para la detección de regiones de interés en mamografías la segmentación de imágenes es el proceso más relevante en el procesamiento de imágenes, el cual facilita análisis de mayor nivel como descripción reconocimiento mediciones cuantitativas y visualización de objetos de interés A nivel mundial el cáncer de mama es el tumor más frecuente en la mujer La importancia del estudio de las mamografías ecografías u otros métodos de obtención de imágenes mamarias radica en que permiten detectar las lesiones mamarias subclínicas lesiones no palpables ya sea por su reducido tamaño profunda localización o similitud en consistencia con el tejido mamario normal La detección precoz y el tratamiento adecuado inciden directamente en la reducción de la mortalidad por esta enfermedad La segmentación de mamografías y consecuente detección de posibles regiones de interés computacionalmente es un reto Esta investigación hace un estudio de los diferentes métodos de detección de regiones y se propone la detección de regiones de interés basado en la descomposición de mamografías usando las diferentes transformadas wavelets implementadas en MATLAB La segmentación es el resultado de fijar un umbral de densidad y el nivel de resolución con la función wavelet Se propone además el uso de la energía como característica a considerar con el objetivo de mejorar los resultados obtenidos