@MASTERSTHESIS{ 2013:827359231,
 	title = {Classificação de tecidos da mama em massa e não-massa usando índice de diversidade taxonômico e máquina de vetores de suporte},
 	year = {2013},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1837",
 	abstract = "O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente no mundo e de difícil
 diagnóstico. Distintos Sistemas de Detecção e Diagnóstico Auxiliados por Computador
 (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido utilizados para auxiliar especialistas da área
 da saúde com a indicação de áreas suspeitas de difícil percepção ao olho humano, assim
 ajudando na detecção e diagnóstico de câncer. Este trabalho propõe uma metodologia de
 discriminação e classificação de regiões extraídas da mama em massa e não-massa. O banco
 de imagens Digital Database for Screening Mammography (DDSM) é usado neste trabalho
 para aquisição das mamografias, onde são extraído as regiões de massa e não-massa. Na
 descrição da textura da região de interesse são utilizados os Índices de Diversidade
 Taxonômica (∆) e Distinção Taxonômica (∆*), provenientes da ecologia. O cálculo destes
 índices é baseado nas árvores filogenéticas, sendo aplicados neste trabalho na descrição de
 padrões em regiões das imagens da mama com duas abordagens de regiões delimitadoras para
 análise da textura: círculo com anéis e máscaras internas com externas. Para classificação das
 regiões em massa e não-massa é utilizado o classificador Máquina de Vetores de Suporte
 (MVS). A metodologia apresenta resultados promissores para a classificação de massas e
 não-massas, alcançando uma acurácia média de 99,67%.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}