Clasificación automática del realce parenquimatoso de fondo (BPE) en DCE-MRI

Resumen

MOTIVACIÓN

• Investigar herramientas informáticas de clasificación automática de BPE
• Homogeneizar la categorías BIRADS del Colegio Americano de Radiología ACR para la clasificación de BPE
• Para simplificar el estudio, una clasificación BPE binaria ha sido utilizada
• Reducir variabilidad inter e intra observador 

Metodología

• Paso 1. Segmentación de tejido glandular (antes y después de la administración del contraste)
• Paso 2. Extracción de características del tejido parenquimatoso
• Diferencia de media, desviación estándar, distancia entre histogramas, cuartiles, …
• Paso 3. Entrenamiento con modelos de aprendizaje automáticos Random Forest para conjuntos balanceados y no balanceados
• Paso 4. Evaluación utilizando validación cruzada de 10 iteraciones (Curva ROC, Sensibilidad, Especificidad)