@MASTERSTHESIS{ 2025:1173123112,
 	title = {Análise multicritério da qualidade de imagens PET/CT: uma abordagem quantitativa baseada em análise de componentes principais},
 	year = {2025},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6020",
 	abstract = "Na presente dissertação observa-se uma metodologia para a modelagem e análise de imagens
 médicas no formato DICOM provenientes de exames PET/CT, com ênfase na otimização
 da qualidade das imagens com doses reduzidas de radiofármacos por meio da Análise
 de Componentes Principais (PCA). A abordagem proposta permite o processamento e a
 visualização das imagens, bem como a extração e avaliação quantitativa das características
 principais dos dados, utilizando métricas como PSNR, SSIM, MSE, MAE e diferença
 de entropia. Essas métricas possibilitam uma análise abrangente, considerando tanto
 a similaridade visual quanto a preservação de informações e a redução de erros nas
 reconstruções realizadas. A redução dimensional promovida pelo PCA mostrou-se eficaz ao
 preservar as principais características estruturais e estatísticas das imagens, resultando em
 uma representação mais compacta e eficiente dos dados. O uso integrado das métricas de
 avaliação em um ranking combinado destacou variações de qualidade entre diferentes casos,
 com resultados superiores a 0,8 em diversos pacientes, evidenciando a alta similaridade
 na preservação das características das imagens originais. Adicionalmente, a inclusão da
 diferença de entropia proporcionou uma perspectiva complementar às métricas tradicionais,
 avaliando mudanças no grau de desordem ou complexidade, um aspecto relevante para
 a interpretação clínica. Como principais contribuições, esta dissertação apresenta uma
 abordagem integrando PCA e redução de radiofármacos em imagens PET/CT com base na
 redução dimensional, a aplicação de métricas normalizadas de avaliação de imagem com a
 proposta de um ranking combinado com pesos individuais e a estimativa de métricas para
 comparação entre análises computacionais e avaliações profissionais. Os resultados destacam
 a relevância de uma abordagem quantitativa integrada para a análise de imagens médicas,
 evidenciando o potencial do PCA como ferramenta para pré-processamento e redução
 de dimensionalidade em PET/CT. Estudos futuros podem investigar a otimização dos
 pesos das métricas utilizadas no ranking combinado e ampliar a aplicação da metodologia
 a outros contextos clínicos e modalidades de imagem, consolidando sua relevância no
 processamento de informações biológicas.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}