Estudio de estabilidad de técnicas de filtrado en imágenes de la base de datos mini-MIAS

Abstract

Durante los últimos años se han realizado una gran cantidad de estudios a fin de establecer filtros de calidad que reconstruyan imágenes con todo tipo de ruido (impulsivo, gausiano o speckle). Esto es especialmente importante en el área de la imagen médica, donde un diagnóstico puede depender de la calidad de dicha imagen. En estudios anteriores se ha comprobado la eficacia de filtros fuzzy en una imagen mamográfica de la base de datos mini-MIAS. La base de datos mini-MIAS consiste en una colección normalizada de 322 imágenes de mamografías (en blanco y negro), 161 derechas y 161 izquierdas. Cada una de las imágenes está clasificada según el tipo de tejido dominante (graso, graso-glandular o glandular denso) y el diagnóstico: a) calcificación, b) masa bien definida o circunscrita, c) masa espigada, d) otras, masas mal definidas, e) distorsión estructural, f) asimetría, o g) normal. Ahora bien, se desconoce si existe una correlación entre el tipo de mama, o el diagnóstico y la eficacia del filtro aplicado. El objetivo del presente estudio es establecer si existe o no dicha relación, y si es así, cuantificarla. Para ello, se realizará una reconstrucción de cada una de las imágenes de la base de datos a la que habremos introducido ruido. Para cuantificar la eficacia de la reconstrucción se tomarán las medidas MSE, MAE y PSNR para cada una de las reconstrucciones y se compararán los resultados.