@PHDTHESIS{ 2016:392218896,
 	title = {Métodos para sistemas CAD e CADx de nódulo pulmonar baseada em tomografia computadorizada usando análise de forma e textura},
 	year = {2016},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1692",
 	abstract = "O câncer de pulmão é apontado como a principal causa de morte entre os pacientes com câncer. As altas taxas de mortes e registros de ocorrências desse câncer em todo o mundo demonstram a importância do desenvolvimento e investigação, a fi m de produzir meios para a detecção e o diagnóstico precoce dessa doença. Devido ao exaustivo processo de análise, alternativas como ferramentas de cunho computacional que utilizam técnicas de processamento de imagens e do reconhecimento de padrões têm sido amplamente exploradas. Assim, para auxiliar o especialista na identifi cação e diagnóstico de nódulos, são desenvolvidos sistemas Computer-Aided Detection (CAD) e Computer-Aided Diagnostic (CADx). Esta tese propõe o desenvolvimento de métodos para redução de falsos positivos em um sistema CAD e diagnóstico de nódulos em tomografi a computadorizada. Os métodos propostas baseiam-se em técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Para tanto, foram adaptados e aplicados os conceitos da biologia no ramo do estudo da diversidade entre espécies, sendo esses os índices de diversidade  logenética, usados nesta tese como descritores de textura. Em outro aspecto, foram desenvolvidas e adaptadas técnicas capazes de mensurar propriedades de forma dos achados radiológicos. Seguindo, usou-se uma metodologia evolutiva genética para seleção dos melhores modelos de treinamento. E por fi m, foi aplicada a máquina de vetor de suporte para realizar a classificação . Resultados promissores foram encontrados em teste com 833 exames divididos em 80% para treino e 20% para testes. Em linhas gerais, para os melhores resultados tem-se, nos métodos de redução de falsos positivos: uma acurácia de 99,57%, sensibilidade de 99,45%, especificidade de 99.61% e uma curva ROC de 0,992. Já nos resultados para a classificação quanto a taxa de malignidade e benignidade, obtiveram-se os seguintes valores: acurácia de 93,46%, sensibilidade de 92,95%, especificidade de 93,49% e uma curva ROC de 0,931.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}