[ca] Un diagnòstic precoç i precís del càncer de mama és fonamental per a un tractament efectiu. La tomosíntesi digital de mama (DBT) ofereix una major precisió en la detecció de la malaltia en comparació amb la mamografia tradicional. No obstant això, el gran volum d'imatges mèdiques requereix eines eficients per ajudar els radiòlegs a detectar i classificar lesions mamàries. Els sistemes de Diagnòstic Assistit per Computador (CAD) juguen un paper crucial. Els actuals sistemes CAD estan limitats per una varietat de reptes, incloent-hi la manca de bases de dades de DBT disponibles públicament, així com les diverses formes, mides i ubicacions de les lesions mamàries. Aquesta tesi té com a objectiu millorar el diagnòstic del càncer de mama introduint mètodes innovadors basats en l'aprenentatge profund per detectar i classificar tumors mamaris. La primera part es centra en tècniques d'aprenentatge profund totalment automatitzades per a la detecció de lesions mamàries, incloent la proposta d'un mètode eficient d'augmentació de dades anomenat tècnica de concatenació de canals. La segona contribució proposa una tècnica d'ensemble dinàmica que es basa en una xarxa neuronal profunda per seleccionar el detector de tumor mamari individual òptim (IBTD) basant-se en les característiques de la imatge d'entrada. En la segona part, introduïm mètodes eficients d'aprenentatge profund per classificar tumors mamaris benignes i malignes en imatges de DBT. Aprofitant l'aprenentatge per transferència dels extractors de característiques basats en CNN, pre-entrenats tant en imatges no mèdiques com en mamografies relacionades, millora la classificació de tumors. Simultàniament, ajustem finament el classificador per a un rendiment matitzat i optimitzat. A continuació, proposem un marc innovador que integra característiques relatives a la qualitat global de la imatge amb descriptors de textura de tumor, amb l'objectiu de classificar amb precisió els tumors mamaris. Realitzem un anàlisi experimental extens sobre una base de dades de DBT disponible públicament i proporcionem comparacions amb mètodes existents per demostrar la superioritat dels mètodes proposats.

[en] Early and accurate breast cancer diagnosis is pivotal for effective treatment. Digital breast tomosynthesis (DBT) offers enhanced disease detection accuracy over traditional mammogram imaging. However, the sheer volume of medical imagery necessitates efficient tools to assist radiologists in detecting and classifying breast lesions. In this context, Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems play a crucial role. CAD has witnessed significant advancements with the advent of Deep learning methods, however, the current CAD systems are limited by a variety of challenges including the lack of publicly available DBT datasets, as well as the varied shapes, sizes, and locations of breast lesions. This thesis aims to improve breast cancer diagnosis by introducing innovative deep learning-based methods for detecting and classifying breast tumors. The first part focuses on fully automated deep-learning techniques for detecting breast lesions, including propose an efficient data augmentation method called the channel-concatenation technique. By integrating this with two state-of-the-art detection models, we rigorously evaluate its impact on breast lesion detection performance. The second contribution proposes a dynamic ensemble technique that relies on a deep neural network to select the optimal individual breast tumor detector (IBTD) based on input image characteristics. Our study constructs robust individual breast tumor detectors using diverse deep-learning architectures. In the second part, we introduce efficient deep learning methods for classifying benign and malignant breast tumors in DBT images. Leveraging transfer learning from CNN-based feature extractors, pre-trained on both non-medical images and related mammograms, enhances tumor classification. Simultaneously, we fine-tune the classifier for nuanced and optimized performance. Next, we propose a novel framework that integrates global image quality-aware features with tumor texture descriptors, aiming for accurate breast tumor classification. We Conduct an extensive experimental analysis on a publicly available DBT dataset and providing comparisons with existing methods to demonstrate the superiority of the proposed methods.