Bröstcancer är den vanligaste cancerformen bland kvinnor i västvärlden och den medicinska expertisen är relativt eniga om att mammografiscreening är det mest kostnadseffektiva sättet att upptäcka cancern i ett tidigt stadium. För att öka känsligheten i screeningen måste alla mammogram granskas av två radiologer oberoende av varandra. Detta är dyrt och därför är det önskvärt att automatisera bedömningsprocessen så mycket som möjligt. Sedan tidigare finns det kommersiella system för automatisk granskning av mammogram, men dessa är inte nödvändigtvis utformade för att fungera i en miljö där man granskar screeningsmammogram. Den framlagda avhandlingen behandlar teoretiska och praktiska aspekter på hur datorstödd granskning av screeningsmammogram kan utformas.

När man undersöker problemet med datorstödd screening närmare är det möjligt att identifiera tre olika områden som är extra viktiga att förstå. För det första är det viktigt att förstå själva screeningsprocessen för att kunna bygga relevanta hjälpmedel anpassade för den miljö i vilken de skall användas. För det andra är det viktigt att förstå och modellera bildtagningsprocessen för att kunna tolka mammogrammen korrekt. För det tredje är det viktigt att modellera hur en radiolog granskar mammogram eftersom det är radiologens arbete vi slutligen vill kunna automatisera. I avhandlingen behandlas alla tre områden och konkreta tekniker för automatisering presenteras. Framförallt beskrivs framtagna metoder för att jämföra mammogram med varandra, eftersom detta är ett viktigt inslag i hur en radiolog granskar mammogram.

Fredrik Georgsson nås på:
Tel: 090 – 786 54 79
E-post: fredrikg@cs.umu.se

Fredagen den 30 november f√∂rsvarar teknologie licentiat Fredrik Georgsson, institutionen f√∂r datavetenskap, Ume√• universitet, sin doktorsavhandling med titeln ’Algorithms and Techniques for Computer Aided Mammographic Screening’ Svensk titel: Algoritmer och tekniker f√∂r datorst√∂dd mammografiscreening.
Disputationen äger rum kl. 13.15 i MIT-huset, hörsal MA121.
Fakultetsopponent är Professor Michael Brady, Medical Vision Laboratory, Oxford University, England.

Presskontakt:

Presstjänsten

Telefon:

090-786 50 89

Mobil:

0706-100 805