@PHDTHESIS{ 2017:674549992,
 	title = {Método de detecção de massas em mamas densas usando análise de componentes independentes},
 	year = {2017},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1897",
 	abstract = "O câncer de mama é o segundo tipo de câncer que mais afeta mulheres no mundo, perdendo
 apenas para o câncer de pele não melanoma. A densidade da mama pode di cultar a localização
 de massas, especialmente em estágios iniciais. Neste trabalho, propõe-se o uso de
 análise de componentes independentes para detectar e segmentar lesões em mamas densas.
 Vários trabalhos sugerem o uso do diagnóstico auxiliado por computador, aumentando a
 sensibilidade para acima de 90% na detecção de câncer em mamas não densas, no entanto,
 existem poucos estudos publicados sobre a detecção em mamas densas. Para analisar a
 e ciência do método proposto em relação a outras técnicas de segmentação, comparamos
 o desempenho com a análise de componentes principais. Para medir a qualidade da segmentação
 obtida pelos dois métodos, será utilizada uma medida de sobreposição de área.
 Para veri car se houve diferença entre os resultados dos métodos propostos na detecção de
 lesões em mamas não densas e nas mamas densas, foi utilizado um teste estatístico para
 duas proporções. Os resultados experimentais usando os bancos de dados Mini-MIAS e
 DDSM mostraram uma acurácia de 92,71% na detecção de massas em mamas não densas
 e 79,17% em mamas densas. Todas as experiências mostraram que os  ltros de ICA usados
 têm um melhor desempenho para detectar lesões em mamas densas, em comparação
 com PCA. Contrariamente aos trabalhos anteriores, nossos experimentos mostraram que
 existe realmente uma diferença signi cativa entre a detecção de massas em mamas densas
 e não densas. Este estudo pode ajudar o especialista a detectar lesões em mamas densas",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}