{en_GB=Breast Cancer Multimodality Scalable Interactions} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Sistemas Computer-Aided Diagnosis (CADx) são essenciais para o diagnóstico do cancro da mama. Medical Imaging Multimodality Breast Cancer Diagnosis User Interface (MIMBCD-UI) é um sistema Computer-aided Detection (CADe) que permite abrir, visualizar e manipular imagens médicas de modo a diagnosticar pacientes com cancro da mama. O objetivo deste trabalho foi melhorar o sistema básico de diagnóstico, permitindo assim uma manipulação mais rápida de imagens médicas, através da criação de processos automatizados. Com o uso de técnicas de Human-Computer Interaction (HCI), como Focus Groups, Affinity Diagrams, entrevistas, questionários e escalas, desenvolvemos ferramentas baseadas na opinião de especialistas. Três ferramentas foram criadas tendo como foco a redução do número de passos na manipulação de imagens médicas, sem diminuir a sua qualidade, tornando a sua análise fácil e rápida. Provámos que estas ferramentas melhoraram a usabilidade, melhorando o valor de 86.935 para 91.(1); a carga de trabalho necessária, diminuindo o valor de 29.1(4) para 15.037; e o tempo de processo num diagnóstico, reduzindo o número de clicks para metade, quando comparando com a iteração anterior. As Design Goals e Research Questions foram alcançadas e comprovadas com os resultados obtidos nos testes. Com um sistema de base completo, segue-se a correção e melhoramento das ferramentas agora criadas ou a criação de novas ferramentas. O objetivo será a junção deste trabalho com outras iterações já em desenvolvimento, como a nossa Artificial Intelligence (AI) e eXplainable Artificial Intelligence (XAI), permitindo a atualização para um sistema CADx podendo ser aplicado em casos reais ajudando a salvar vidas., en=Computer-Aided Diagnosis (CADx) systems are essential when diagnosing patients with cancer. Medical Imaging Multimodality Breast Cancer Diagnosis User Interface (MIMBCD-UI) is a Computer-aided Detection (CADe) system that allows to open, view and manipulate medical images in order to diagnose patients with breast cancer. In this work, we aim to improve this system, thus allowing a faster medical image manipulation, by creating automated processes. With Human-Computer Interaction (HCI) techniques, such as Focus Groups, Affinity Diagrams, Interviews, Questionnaires and Scales, we developed functionalities based on the specialists' opinions. Three functionalities were created focusing on reducing steps in the medical image manipulation, without reducing its quality and while making the analysis effortless and faster. It was proven that these functionalities improved the usability, by increasing its value from 86.935 to 91.(1); the workload, by decreasing its value from 29.1(4) to 15.037; and the time of a diagnosis process by reducing the number of clicks by half, when compared with the previous iteration. All the Design Goals and Research Questions were achieved and proven with the results obtained from the tests. With a full base system, the upcoming developments will start by refine our functionalities or the creation of the functionalities that are desired. The ultimate goal is to have this system merging with iterations that are being developed at this instant, Artificial Intelligence (AI) and eXplainable Artificial Intelligence (XAI), which will allow the system to become a complete CADx that could be applied in real scenarios and help to save lives.}

Discussão: janeiro 28, 2021, 18:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Hugo Emanuel Pereira Menezes e Lencastre (ist175874)

ORIENTADOR

Jacinto Carlos Marques Peixoto do Nascimento

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar