Influencia del tejido fibroso en la dosis glandular media a partir de características morfológicas en imágenes de mamografía convencional

Abstract

La distribución de tejido glandular particular de cada paciente es fundamental para el cálculo de dosis glandular media impartida por los procedimientos de tamizaje. Se ha utilizado ampliamente el tejido fibroglandular como tejido de interés para este cálculo, lo cual entra en conflicto con la definición de dosis glandular media brindada por la Comisión Internacional de Protección Radiológica. Por ello, este trabajo tiene como objetivo general evaluar la influencia que tiene la separación del tejido fibroso del tejido de interés en el cálculo de los coeficientes de conversión de kerma incidente en aire a dosis glandular media. La metodología utilizada se basó en la evaluación de descriptores texturales y su capacidad de distinción de tejido fibroso por medio de un procedimiento iterativo para la minimización del error respecto a los mapas de glandularidad reales. En su última etapa, se realizaron los cálculos de la dosis glandular media normalizada con los estimados de glandularidad dados por los descriptores texturales utilizando métodos de Monte Carlo. Esta metodología se apoyó con el uso de fantomas voxelizados y la estimación de mapas de densidad basada en una configuración de obtención de imágenes de mamografía para imitar el realismo del procedimiento. Los resultados mostraron que el uso de ciertos tipos de descriptores texturales puede brindar información útil para la dosimetría en mamografía. Entre ellos, algunos derivados de la matriz de longitudes de corrida de niveles de gris, clasificados como descriptores de orden superior, y otros derivados de primer orden. También se describió el comportamiento que tienen estos descriptores en función de los parámetros de tamaño de ventana y umbralización aplicada a los mapas de textura calculados, mostrando los valores óptimos encontrados para cada descriptor. De los resultados de este trabajo se puede concluir que el uso de descriptores texturales es una herramienta útil para la diferenciación del tejido fibroso y glandular. De esta forma, se determinó que el uso de estos descriptores evidencia una clara disparidad entre los coeficientes de conversión estimados de los modelos ampliamente usados debido a la influencia que tiene el tejido fibroso en la distribución del tejido de interés. Adicionalmente, es necesario un estudio con una cantidad mayor de fantomas que compare la eficiencia de los métodos de este trabajo con los métodos de discernimiento actuales. The patient-specific distribution of glandular tissue is fundamental for calculating the mean glandular dose delivered during screening procedures. Fibroglandular tissue has been widely used as the tissue of interest for this calculation, which conflicts with the definition of mean glandular dose provided by the International Commission on Radiological Protection. Therefore, the general objective of this work is to evaluate the influence of separating fibrous tissue from the tissue of interest on the calculation of conversion coefficients from incident air kerma to mean glandular dose. The methodology used was based on the evaluation of textural descriptors and their ability to distinguish fibrous tissue through an iterative procedure aimed at minimizing the error with respect to real glandularity maps. In the final stage, normalized mean glandular dose calculations were performed using the glandularity estimates provided by the textural descriptors and Monte Carlo methods. This methodology was supported by the use of voxelized phantoms and the estimation of density maps based on a mammographic imaging configuration, in order to reproduce the realism of the procedure. The results showed that certain types of textural descriptors can provide useful information for dosimetry in mammography. These included some descriptors derived from the gray-level run-length matrix, classified as higher-order descriptors, as well as others derived from first-order statistics. The behavior of these descriptors was also described as a function of the window size and thresholding parameters applied to the calculated texture maps, showing the optimal values found for each descriptor. From the results of this work, it can be concluded that textural descriptors are a useful tool for differentiating fibrous and glandular tissue. Thus, it was shown that the use of these descriptors reveals a clear disparity between the estimated conversion coefficients and those obtained from widely used models, due to the influence of fibrous tissue on the distribution of the tissue of interest. Additionally, a study involving a larger number of phantoms is required to compare the efficiency of the methods proposed in this work with current tissue-discrimination methods.