@PHDTHESIS{ 2014:2024043803,
 	title = {Detecção de regiões de massas em mamografias usando índices de diversidade, geoestatísticas e geometria côncava},
 	year = {2014},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1836",
 	abstract = "O câncer de mama se configura como um problema de saúde mundial, que afeta principalmente a população feminina. É conhecido que a detecção precoce aumenta as chances de um tratamento efetivo, melhorando o prognóstico da doença. Com este objetivo, ferramentas computacionais têm sido propostas com a finalidade de auxiliar o especialista na interpretação do exame de mamografia, provendo funcionalidades de detecção e diagnóstico de lesões. Todavia, continua sendo um grande desafio detectar a lesão  com alta taxa de sensibilidade, e garantir ao mesmo tempo que um número reduzido de falso positivos sejam gerados. Para tanto, metodologias que abordam extração de características textuais, probabilísticas ou baseada em modelo têm sido propostas para este fim. A pesquisa que remete este trabalho tem como objetivo principal a proposição de uma metodologia eficiente de detecção de regiões de massas em mamografias digitalizadas. A tarefa de detecção envolve aspectos de visão computacional relacionados a necessidade de encontrar regiões suspeitas e descrevê-las de maneira discriminatória. Esta pesquisa avalia a extração de características usando as abordagens de análise de diversidade, geoestatística e geométrica para a classificação das regiões suspeitas detectadas usando a Máquina de Vetores de Suporte como classificador. Os resultados encontrados são promissores ao obterem alta sensibilidade e baixa taxa média de falso positivos quando usando geometria côncava para extrair características.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}