[ca] La densitat mamogràfica de la mama (MBD) reflecteix la quantitat d'àrea fibroglandular del teixit mamari que apareix blanca i brillant a les mamografies, comunament coneguda com a densitat percentual de la mama (PD%). El MBD és un factor de risc per al càncer de mama i un factor de risc per emmascarar tumors. Tot i això, l'estimació precisa de la DMO amb avaluació visual continua sent un repte a causa del contrast feble i de les variacions significatives en els teixits grassos de fons en les mamografies. A més, la interpretació correcta de les imatges de mamografia requereix experts mèdics altament capacitats: És difícil, laboriós, car i propens a errors. No obstant això, el teixit mamari dens pot dificultar la identificació del càncer de mama i associar-se amb un risc més gran de càncer de mama. Per exemple, s'ha informat que les dones amb una alta densitat mamària en comparació amb les dones amb una densitat mamària baixa tenen un risc de quatre a sis vegades més gran de desenvolupar la malaltia. La clau principal de la computació de densitat de mama i la classificació de densitat de mama és detectar correctament els teixits densos a les imatges mamogràfiques. S'han proposat molts mètodes per estimar la densitat mamària; no obstant això, la majoria no estan automatitzats. A més, s'han vist greument afectats per la baixa relació senyal-soroll i la variabilitat de la densitat en aparença i textura. Seria més útil tenir un sistema de diagnòstic assistit per ordinador (CAD) per ajudar el metge a analitzar-lo i diagnosticar-lo automàticament. El desenvolupament actual de mètodes daprenentatge profund ens motiva a millorar els sistemes actuals danàlisi de densitat mamària. L'enfocament principal de la present tesi és desenvolupar un sistema per automatitzar l'anàlisi de densitat de la mama ( tal com; Segmentació de densitat de mama (BDS), percentatge de densitat de mama (BDP) i classificació de densitat de mama (BDC) ), utilitzant tècniques d'aprenentatge profund i aplicant-la a les mamografies temporals després del tractament per analitzar els canvis de densitat de mama per trobar un pacient perillós i sospitós.

[en] Mammographic breast density (MBD) reflects the amount of fibroglandular breast tissue area that appears white and bright on mammograms, commonly referred to as breast percent density (PD%). MBD is a risk factor for breast cancer and a risk factor for masking tumors. However, accurate MBD estimation with visual assessment is still a challenge due to faint contrast and significant variations in background fatty tissues in mammograms. In addition, correctly interpreting mammogram images requires highly trained medical experts: it is difficult, time-consuming, expensive, and error-prone. Nevertheless, dense breast tissue can make it harder to identify breast cancer and be associated with an increased risk of breast cancer. For example, it has been reported that women with a high breast density compared to women with a low breast density have a four- to six-fold increased risk of developing the disease. The primary key of breast density computing and breast density classification is to detect the dense tissues in the mammographic images correctly. Many methods have been proposed for breast density estimation; however, most are not automated. Besides, they have been badly affected by low signal-to-noise ratio and variability of density in appearance and texture. It would be more helpful to have a computer-aided diagnosis (CAD) system to assist the doctor analyze and diagnosing it automatically. Current development in deep learning methods motivates us to improve current breast density analysis systems. The main focus of the present thesis is to develop a system for automating the breast density analysis ( such as; breast density segmentation(BDS), breast density percentage (BDP), and breast density classification ( BDC)), using deep learning techniques and applying it on the temporal mammograms after treatment for analyzing the breast density changes to find a risky and suspicious patient.