O presente trabalho consiste na investigação das características da imagem mamográfica digitalizada para definir automaticamente parâmetros de processamento em um esquema de diagnóstico auxiliado por computador (CAD) para mamografia, com o objetivo de se obter o melhor desempenho possível. Além disso, com base na aplicação dos resultados dessa primeira investigação, propõe-se também uma técnica de redução dos índices de falso-positivo em esquemas CAD visando à redução do número de biópsias desnecessárias. Para a definição automática dos parâmetros de processamento nas técnicas de detecção de microcalcificações e nódulos, foram extraídas algumas características das imagens, como desvio padrão, terceiro momento e o limiar de binarização. Utilizando o método de automatização proposto, observou-se um aumento de 20% no desempenho do esquema CAD (Az da curva ROC) em relação ao método não automatizado com parâmetro fixo. Para que fosse possível o processamento da imagem mamográfica inteira pelo esquema CAD e as técnicas desenvolvidas, foi desenvolvida também uma técnica para seleção automática de regiões de interesses, que recorta partes relevantes da mama para a segmentação. O índice de falsos positivos foi tratado por técnica específica desenvolvida com base na comparação das duas incidências típicas do exame mamográfico que, juntamente com a avaliação automática da imagem no pré-processamento para detecção de microcalcificações produziu uma redução significativa de 86% daquela taxa em relação ao procedimento de parâmetro fixo.

This present work consists on the investigation of mammographic image characteristics for automatic determination of image processing parameters for a mammography computer aided diagnosis scheme (CAD) in order to get optimal performance. Additionally, using the results obtained on this first investigation, it was also developed a new technique for the reduction of false-positive rates on CAD projects, which can result on the reduction of the number of unnecessary biopsies. For the automatic definition of the image processing parameters for the techniques of detection of microcalcifications and nodules, some image characteristics had been extracted, as standard deviation, third momentum and the thresholding value. Using the proposed automatization method it was reported an increase of 20% in the CAD performance (evaluated determining the ROC curve) in comparison to the non-automatic method (fixed parameter). Besides, for CAD schemes it is necessary to process the entire mammographic image. Thus, it was also developed a technique for automatic selection of regions of interests in the mammogram, which extracts better regions from breast image for further segmentation. False-positives rates was treated by a specific technique based on the comparison of the two typical incidences of mammographic examination that together with the automatic parameter determination method for microcalcification detection produced a significant reduction of 86% of that rate in relation to the procedure that uses fixed parameter.