@MASTERSTHESIS{ 2009:536422358,
 	title = {DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS USANDO ÍNDICE DE DIVERSIDADE DE SIMPSON E MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE.},
 	year = {2009},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1845",
 	abstract = "O câncer de mama é uma das maiores causas de mortalidade entre as
 mulheres no mundo todo. Atualmente, a análise da radiografia da mama é o
 recurso mais utilizado na detecção precoce desse tipo de câncer, pois
 possibilita a identificação de anomalias em sua fase inicial, fator fundamental
 para o sucesso do tratamento. A sensibilidade desse tipo de exame, no
 entanto, depende de diversos fatores, tais como tamanho e localização das
 anomalias, densidade do tecido mamário, qualidade dos recursos técnicos e
 habilidade do radiologista. Este trabalho apresenta uma metodologia para
 detecção de massas em imagens digitais de mamografias que poderá auxiliar o
 especialista em sua análise. O método proposto utiliza o algoritmo de
 agrupamento K-Means e a técnica de Template Matching para segmentar as
 regiões suspeitas de conterem massas. Em seguida, medidas de geometria e
 textura são extraídas de cada uma dessas regiões, sendo a textura descrita
 através do Índice de Diversidade de Simpson, uma estatística usada na
 Ecologia para mensurar a biodiversidade de um ecossistema. Finalmente,
 essas informações são submetidas a uma Máquina de Vetores de Suporte para
 que as regiões suspeitas sejam classificadas em massas ou não massas. A
 metodologia foi testada com 650 imagens mamográficas obtidas da base de
 dados DDSM, atingindo 83,94% de acurácia, 83,24% de sensibilidade, e
 84,14% de especificidade em média.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}