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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2140
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Diagnóstico de câncer de mama a partir de imagens de mamografia 2d utilizando descritores de forma 3d |
Título(s) alternativo(s): | Diagnosis of breast cancer from images 2d mammography using shape descriptors 3d |
Autor: | SOUZA, Johnatan Carvalho |
Primeiro orientador: | PAIVA, Anselmo Cardoso de |
Primeiro coorientador: | SILVA, Aristófanes Corrêa |
Primeiro membro da banca: | PAIVA, Anselmo Cardoso de |
Segundo membro da banca: | SILVA, Aristófanes Corrêa |
Terceiro membro da banca: | SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho |
Quarto membro da banca: | CARVALHO FILHO, Antonio Oseas de |
Quinto membro da banca: | ROCHA, Simara Vieira da |
Resumo: | O câncer de mama é a segunda maior causa de morte por câncer na população feminina e a quinta maior causa de morte por câncer em geral. Entretanto, sabe-se que o câncer de mama possui um melhor prognóstico e maiores chances de cura se diagnosticado em estágios iniciais. Portanto, a detecção precoce é de extrema importância e quanto mais informação estiver disponível para o especialista, maiores serão as chances de um diagnóstico correto. Este cenário justifica a necessidade do desenvolvimento de técnicas computacionais que auxiliem na detecção precoce dessa doença. Assim, o objetivo deste trabalho é apresentar um método para classificação de câncer de mama a partir de imagens de mamografia utilizando análise de forma e técnicas de reconhecimento de padrões. Para tanto, o método investiga a aplicação dos descritores Relief Index, Average Slope, Section Area, Section Convolution, D1dist, D2dist e D3dist. Este conjunto de descritores de forma não são tradicionais no contexto de análise de imagens médicas. Tratam-se de descritores de forma “dentários", que foram utilizados originalmente para extrair informações sobre a ecologia de espécies de mamíferos, a partir de dados coletados da morfologia de seus dentes. São realizados diversos experimentos com combinações desses descritores, onde são gerados vários vetores de características. Estes vetores são submetidos ao classificador máquina de vetores de suporte (MVS). O método proposto, utilizando estes descritores de forma, revelou resultados promissores. O melhor resultado obtido, em média, foi de 92.58% de acurácia, 92.80% de sensibilidade e 92.28% de especificidade. |
Abstract: | Breast cancer is the second major cause of death by cancer in the female population and the fifth leading cause of death from cancer overall. However, it is known that breast cancer has a better prognosis and higher chances of cure if diagnosed at early stages. Therefore, an early detection is extremely important and the more information is available to the expert, the greater the chances of a correct diagnosis. This scenario justifies the need for the development of computational techniques to support the early detection of breast cancer. Therefore, the purpose of this work is to present a method for breast cancer classification from mammography images using shape analysis and pattern recognition techniques. For that, it is investigated the use of the descriptors Relief Index, Average Slope, Section Area, Section Convolution, D1dist, D2dist and D3dist. These shape descriptors are not traditional in the context of medical images analysis. They are so called \dental" shape descriptors, which have been used in dental ecology as ecometrics, characteristics of organisms that reflect a species’ ecology, to analyze dental shape of mammals and reconstruct past environments. Several experiments with combinations of descriptors are performed, producing several feature vectors. Then, these vectors are submitted to the support vector machine classifier. The proposed method revealed promising results. The best result, on average, was 92.58% accuracy, 92.80% sensitivity and 92.28% specificity |
Palavras-chave: | Diagnóstico de câncer de mama Mamografia Distribuição de forma Descritores de forma dentários Descritores de forma 3D Breast cancer diagnosis Mammography Shape distribution Dental shape descriptors 3D shape descriptors |
Área(s) do CNPq: | Metodologia e Técnicas da Computação |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Maranhão |
Sigla da instituição: | UFMA |
Departamento: | DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
Programa: | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET |
Citação: | SOUZA, Johnatan Carvalho. Diagnóstico de câncer de mama a partir de imagens de mamografia 2d utilizando descritores de forma 3d. 2018. 71f. Dissertação (Mestrado Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís . |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2140 |
Data de defesa: | 21-Fev-2018 |
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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JohnatanSouza.pdf | Dissertação de Mestrado | 2,71 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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