Computer-aided lesion detection and segmentation on breast ultrasound

Abstract

This thesis deals with the detection, segmentation and classification of lesions on sonography. The contribution of the thesis is the development of a new Computer-Aided Diagnosis (CAD) framework capable of detecting, segmenting, and classifying breast abnormalities on sonography automatically. Firstly, an adaption of a generic object detection method, Deformable Part Models (DPM), to detect lesions in sonography is proposed. The method uses a machine learning technique to learn a model based on Histogram of Oriented Gradients (HOG). This method is also used to detect cancer lesions directly, simplifying the traditional cancer detection pipeline. Secondly, different initialization proposals by means of reducing the human interaction in a lesion segmentation algorithm based on Markov Random Field (MRF)-Maximum A Posteriori (MAP) framework is presented. Furthermore, an analysis of the influence of lesion type in the segmentation results is performed. Finally, the inclusion of elastography information in this segmentation framework is proposed, by means of modifying the algorithm to incorporate a bivariant formulation. The proposed methods in the different stages of the CAD framework are assessed using different datasets, and comparing the results with the most relevant methods in the state-of-the-art

Aquesta tesi es centra en la detecció, segmentació i classificació de lesions en imatges d'ecografia. La contribució d'aquesta tesi és el desenvolupament d'una nova eina de Diagnòstic Assistit per Ordinador (DAO) capaç de detectar, segmentar i classificar automàticament lesions en imatges d'ecografia de mama. Inicialment, s'ha proposat l'adaptació del mètode genèric de detecció d'objectes Deformable Part Models (DPM) per detectar lesions en imatges d'ecografia. Aquest mètode utilitza tècniques d'aprenentatge automàtic per generar un model basat en l'Histograma de Gradients Orientats. Aquest mètode també és utilitzat per detectar lesions malignes directament, simplificant així l'estratègia tradicional. A continuació, s'han realitzat diferents propostes d'inicialització en un mètode de segmentació basat en Markov Random Field (MRF)-Maximum A Posteriori (MAP) per tal de reduir la interacció amb l'usuari. Per avaluar aquesta proposta, s'ha realitzat un estudi sobre la influència del tipus de lesió en els resultats aconseguits. Finalment, s'ha proposat la inclusió d'elastografia en aquesta estratègia de segmentació. Els mètodes proposats per a cada etapa de l'eina DAO han estat avaluats fent servir bases de dades diferents, comparant els resultats obtinguts amb els resultats dels mètodes més importants de l'estat de l'art