@MASTERSTHESIS{ 2018:90714506,
 	title = {Diagnóstico de câncer de mama a partir de imagens de mamografia 2d utilizando descritores de forma 3d},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2140",
 	abstract = "O câncer de mama é a segunda maior causa de morte por câncer na população feminina
 e a quinta maior causa de morte por câncer em geral. Entretanto, sabe-se que o câncer
 de mama possui um melhor prognóstico e maiores chances de cura se diagnosticado
 em estágios iniciais. Portanto, a detecção precoce é de extrema importância e quanto
 mais informação estiver disponível para o especialista, maiores serão as chances de um
 diagnóstico correto. Este cenário justifica a necessidade do desenvolvimento de técnicas
 computacionais que auxiliem na detecção precoce dessa doença. Assim, o objetivo deste
 trabalho é apresentar um método para classificação de câncer de mama a partir de imagens
 de mamografia utilizando análise de forma e técnicas de reconhecimento de padrões. Para
 tanto, o método investiga a aplicação dos descritores Relief Index, Average Slope, Section
 Area, Section Convolution, D1dist, D2dist e D3dist. Este conjunto de descritores de forma
 não são tradicionais no contexto de análise de imagens médicas. Tratam-se de descritores
 de forma “dentários", que foram utilizados originalmente para extrair informações sobre
 a ecologia de espécies de mamíferos, a partir de dados coletados da morfologia de seus
 dentes. São realizados diversos experimentos com combinações desses descritores, onde
 são gerados vários vetores de características. Estes vetores são submetidos ao classificador
 máquina de vetores de suporte (MVS). O método proposto, utilizando estes descritores
 de forma, revelou resultados promissores. O melhor resultado obtido, em média, foi de
 92.58% de acurácia, 92.80% de sensibilidade e 92.28% de especificidade.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}