@MASTERSTHESIS{ 2011:1577425060,
 	title = {CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS NA MAMA A PARTIR DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS USANDO ÍNDICE DE DIVERSIDADE DE SHANNON-WIENER},
 	year = {2011},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/467",
 	abstract = "O câncer é um dos maiores problemas de saúde mundial, sendo o câncer de mama o que mais causa óbito entre as mulheres e o segundo tipo mais freqüente no mundo. As chances de uma paciente sobreviver ao câncer de mama aumentam à medida que a doença é descoberta mais cedo. Diversos Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido utilizados para auxiliar profissionais de saúde. Este trabalho apresenta uma metodologia de discriminação e classificação de regiões de tecidos de mamografias em massa e não massa. Para este propósito utiliza-se o Índice de Diversidade de Shannon-Wiener, comumente aplicado para medir a biodiversidade em um ecossistema, para descrever padrões de regiões de imagens de mama com quatro abordagens: global, em círculos, em anéis e direcional. Em seguida, utiliza-se o classificador Support Vector Machine para classificar estas regiões em massa e não massa. A metodologia apresenta resultados promissores para a classificação de regiões de tecidos de mamografia em massa e não massa, obtendo uma acurácia máxima de 99,85%.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}