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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/1841
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | SILVA, Cleriston Araújo da | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6291330891002015 | por |
dc.contributor.advisor1 | SILVA, Aristófanes Corrêa | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2446301582459104 | por |
dc.contributor.advisor2 | PAIVA, Anselmo Cardoso de | - |
dc.contributor.advisor2Lattes | http://lattes.cnpq.br/6446831084215512 | por |
dc.date.accessioned | 2017-08-18T14:02:37Z | - |
dc.date.issued | 2009-02-12 | - |
dc.identifier.citation | SILVA, Cleriston Araújo da. CARACTERIZAÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES SOLITÁRIOS UTILIZANDO ÍNDICE DE SIMPSON E MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE.. 2009. [140 folhas]. Dissertação( PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, [São Luis] . | por |
dc.identifier.uri | http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1841 | - |
dc.description.resumo | O diagnóstico de nódulos pulmonares tem sido buscado constantemente por pesquisadores como forma de amenizar os altos índices de mortalidade mundial relacionado ao câncer de pulmão. O uso de imagens médicas, como a Tomografia Computadorizada, tem possibilitado um aprofundamento e melhoramento de técnicas para avaliar exames e prover diagnósticos. Este trabalho apresenta uma metodologia para diagnóstico de nódulos pulmonares solitários que possa servir como um auxílio para estudos realizados em áreas afins e para especialistas. Esta metodologia foi aplicada a duas diferentes bases de dados de imagens. A representação dos nódulos foi feita com a extração de medidas de geometria e de textura sendo esta última descrita através do Índice de Simpson, uma estatística utilizada na Análise Espacial e na Ecologia. Essas medidas foram submetidas ao classificador Máquina de Vetores de Suporte - MVS em duas abordagens: a abordagem tradicional e abordagem usando uma classe. Com abordagem MVS tradicional, obtiveramse taxas de sensibilidade de 90%, especificidade de 96,67% e acurácia de 95%. Usando MVS de uma classe, as taxas obtidas foram: sensibilidade igual a 89,7%, especificidade igual a 89,7% e acurácia igual a 89,7%. | por |
dc.description.abstract | The diagnosis of lung nodules has been constantly looked for by researchers as a way to minimize the high global mortality indices related to lung cancer. The usage of medical images, such as Computerized Tomography, has made possible the deepening and the improvement of techniques used to evaluate exams and provide diagnosis. This work presents a methodology for diagnosing single lung nodules that can be an aid for studies performed on similar areas and for specialists. This methodology was applied to two different image databases. The representation of the nodules was done with extraction of geometry and texture features, being the last one described through Simpson’s Index, a statistic used in Spatial Analysis and in Ecology. These features were submitted to the Support Vector Machine classifier (SVM) in two approaches: the traditional approach and the approach by using One Class. With the traditional SVM approach, we have obtained sensibility rates of 90%, specificity of 96.67% and accuracy of 95%. Using One Class SVM, the obtained rates were: sensibility of 89.7%, specificity of 89.7% and accuracy of 89.7%. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-18T14:02:37Z No. of bitstreams: 1 cleriston.pdf: 1605933 bytes, checksum: c1faa5f854c1a9debfbaa1affc5ab4ad (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2017-08-18T14:02:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 cleriston.pdf: 1605933 bytes, checksum: c1faa5f854c1a9debfbaa1affc5ab4ad (MD5) Previous issue date: 2009-02-12 | eng |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal do Maranhão | por |
dc.publisher.department | DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFMA | por |
dc.publisher.program | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Imagens Médicas; Diagnóstico de Nódulo Pulmonar; Índice de Simpson; Máquina de Vetores de Suporte; Tomografia Computadorizada | por |
dc.subject | Medical images; Lung nodule diagnosis; Simpson’s Index; Support Vector Machine; Computerized Tomography | eng |
dc.subject.cnpq | Modelos Analíticos e de Simulação | por |
dc.title | CARACTERIZAÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES SOLITÁRIOS UTILIZANDO ÍNDICE DE SIMPSON E MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE. | por |
dc.title.alternative | CHARACTERIZATION OF SOLID PULMONARY NODULES USING SIMPSON INDEX AND VECTOR MACHINE SUPPORT. | eng |
dc.type | Dissertação | por |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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cleriston.pdf | Dissertação de Mestrado | 1,57 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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