Classifying Breast Tumors using Medical Microwave Radar Imaging

Abstract

Medical Microwave Imaging (MMI) has been studied in the past years to develop techniques to detect breast cancer at the earliest stages of development. Particularly, ultra-wideband (UWB) micro-wave radar imaging systems can detect and classify tumors as benign or malignant since this technique yields information about the size and shape of tumors. In this study we used this technology to classify tumors. The primary goal of this dissertation is two-folded. First, producing breast tumor numerical mod-els and using them in 2D MMI simulations that recreate the conditions of a UWB microwave radar imaging system. The breast tumor numerical produced resemble real tumor morphologies since they are made from breast MRI exams segmentations. Second, the data of the backscattered UWB microwave signals produced by the MMI simulations was used to classify tumors according to their size and histol-ogy, which is relevant to assess potential of UWB microwave radar imaging systems as a reliable alter-native method for the classification of breast tumors in the field of Medical Microwave Imaging. The Classification Algorithms used in this work were Pseudo Linear Discriminant Analysis (Pseudo-LDA), Pseudo Quadratic Discriminant Analysis (pseudo-QDA), and k-Nearest Neighbors (KNN), alongside with a feature extraction algorithm – Principal Component Analysis (PCA).

A Imagem Médica por Microondas (do inglês, MMI) tem sido estudada nos últimos anos de forma a desenvolver técnicas de deteção do cancro da mama nas primeiras fases de desenvolvimento. Em particular, os sistemas de imagem de radar por microondas em banda ultralarga (do inglês UWB) podem detetar e classificar os tumores como benignos ou malignos, uma vez que esta técnica produz informação sobre o tamanho e a forma dos tumores. Neste estudo, utilizámos esta tecnologia para classificar os tumores. A dissertação tem dois objetivos principais. Primeiro, produzir fantomas de tumores mamários e utilizá-los em simulações de MMI em 2D que recriam as condições de um sistema de imagem de radar por microondas UWB. Os fantomas numéricos de tumores mamários produzidos possuem morfologias semelhantes a tumores reais, uma vez que são feitos a partir de segmentações de exames de ressonância magnética da mama. Em segundo lugar, as reflexões dos sinais de microondas UWB produzidos pelas simulações de MMI foram utilizados para classificar tumores de acordo com o seu tamanho e histologia, o que é relevante para avaliar o potencial dos sistemas de imagem de radar por microondas UWB como um método alternativo e fiável para a classificação de tumores mamários no campo da MMI. Os Algo-ritmos de Classificação utilizados neste trabalho foram a Pseudo Linear Discriminant Analysis (Pseudo-LDA), Pseudo Quadratic Discriminant Analysis (pseudo-QDA), e a K-Nearest Neighbors (KNN), jun-tamente com um algoritmo de extração de features - Análise de Componentes Principais (do inglês PCA).