@PHDTHESIS{ 2014:754851199,
 	title = {Diferenciação do padrão de malignidade e benignidade de massas em imagens de mamografias usando padrões locais binários, geoestatística e índice de diversidade},
 	year = {2014},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1822",
 	abstract = "O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente no mundo, sendo mais comum entre as mulheres, respondendo por 22% dos casos novos a cada ano. Quanto mais precocemente for diagnosticado, maiores serão as chances de se realizar um tratamento bem sucedido. A mamogra fia é uma das formas de detectar os tumores não palpáveis que causam câncer de mama. Todavia, sabe-se que a sensibilidade desse exame pode variar bastante, devido a fatores como: a experiência do especialista, a idade do paciente e a qualidade das imagens obtidas no exame. O uso de técnicas de Processamento de Imagens e Aprendizagem de Máquina tem contribuído, cada vez mais, para auxiliar os especialistas na realização de diagnósticos mais precisos. Esta tese propõe uma metodologia para discriminar padrões de malignidade e benignidade de massas em imagens de mamogra fias, utilizando análise de textura e aprendizado de máquina. Para tanto, a metodologia combina as abordagens estrutural e estatística para a análise de textura de regiões extraídas das mamogra fias. Além disso, esta pesquisa amplia o conceito de Índice de Diversidade, através do uso da informação de co-ocorrência de espécies, com o propósito de aumentar a e ficiência da extração de características de textura. Assim, são usadas as técnicas de Local Binary Pattern, Função K de Ripley e os Índices de Shannon, Mcintosh, Simpson, Gleason e de Menhinick. Por fi m, a textura extraída e classi ficada utilizando a Máquina de Vetores de Suporte, visando diferenciar as massas malignas das benignas. O melhor resultado foi obtido usando a função K de Ripley com 92,20% de acurácia, 92,96% de sensibilidade, 91,26% de especi cidade, 10,63 de razão de probabilidade positiva, 0,07% de razão de probabilidade negativa e uma área sob a curva ROC (Az) de 0,92.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}