@MASTERSTHESIS{ 2007:615476751,
 	title = {DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS ATRAVÉS DO
 ALGORITMO GROWING NEURAL GAS E DA FUNÇÃO K DE RIPLEY},
 	year = {2007},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/510",
 	abstract = "O câncer de mama apresenta-se como um grave problema de saúde
 pública em vários países do mundo. Sistemas de Detecção e Diagnóstico
 baseados em computador (CAD/CADx) vêm sendo usados com relativo
 sucesso no auxílio aos profissionais de saúde. O objetivo de tais sistemas
 não é substituir o profissional, mas unir forças com o objetivo de detectar
 precocemente os diferentes tipos de câncer. A principal contribuição deste
 trabalho é apresentar uma metodologia para detecção de massas em
 imagens mamográficas digitais, utilizando para tanto o algoritmo Growing
 Neural Gas para a segmentação da imagem e a função K de Ripley para
 descrever a textura dos objetos segmentados. A classificação desses
 objetos é feita através de uma Máquina de Vetor de Suporte (Support
 Vector Machine - SVM), a qual separa os mesmos em dois grupos: massa
 e não-massa. A metodologia obteve 89,30% de acerto e uma taxa de 0,93
 falso-positivos por imagem.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}