Statistical analysis of optical data for tumour diagnosis

The main technique for the identification of breast cancer is mammography, ie the identification of areas with a high concentration by X-rays emitted to the affected area. Optical spectroscopy is a possible innovation in this field, in fact, it would enable people to find tumors non-invasively, using visible and near infrared radiations. This approach is based on the estimation of concentrations of the main constituents of the breast tissue, these concentrations can also be used to build a classifier to identify malignant tumors and benign tumors. Meantime you can proceed to the identification of components that can be considered dangerous, or significant risk factors for the preventive diagnosis of breast cancer. In recent work, the topic of breast density has already been studied, proving that a higher density implies a strong increase in the probability of contracting breast cancer. It was also noted that a relationship item exists between collagen and density. It can therefore be interesting to see if there are indeed differences between these two risk factors or whether they can be considered substantially similar in the preventive analysis of breast tissue. These are precisely the issues addressed in this work, in which we tried to get answers aiming to the quality and meaningfulness of the classifiers in the first case, and to the definition of possible compatibility or incompatibility of the two risk factors in the second case.

La tecnica più utilizzata per l'identificazione di tumori al seno è la mammografia, che consiste nell'identificazione delle aree con concentrazione estremamente elevata mediante l'emissione di raggi X nell'area interessata. La spettroscopia ottica può essere una possibile innovazione in questo campo, infatti permetterebbe l'identificazione di tumori in modo non invasivo usando radiazioni nel campo del visibile e quasi infrarosse. L'intero approccio è basato sulla stima delle concentrazioni dei principali costituenti del tessuto mammario, le quali sono successivamente utilizzate per costruire un adeguato classificatore per identificare tumori maligni e benigni. Allo stesso tempo è fondamentale cercare di identificare quali costituenti possono essere considerati pericolosi in termini di diagnosi preventiva: studi attuali mostrano che i soggetti con alta densità mammaria hanno una maggiore probabilità di contrarre tumore al seno. Inoltre è stata identificata una forte relazione tra densità mammaria e concentrazione di collagene. La naturale conseguenza è quindi la valutazione dell'impatto del collagene nella quantificazione del rischio di contrarre un tumore; è molto interessante anche verificare se tale costituente permette di avere un maggiore potere predittivo rispetto alle informazioni fornite dalla densità mammaria. Questi sono esattamente i temi trattati in questo lavoro, nel quale ci si è concentrati sulle performance e sulla significatività dei classificatori per quanto riguarda la prima parte, mentre per quanto concerne la seconda parte è stata data molta attenzione alle possibili compatibilità dei due fattori di rischio prima citati (collagene e densità).