@MASTERSTHESIS{ 2016:1204445917,
 	title = {Detecção automática de massas em imagens mamográficas usando particle swarm optimization (PSO) e índice de diversidade funcional},
 	year = {2016},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/298",
 	abstract = "O câncer de mama hoje é configurado no senário mundial como o mais comum entre as mulheres e o segundo que mais mata. Sabe-se que diagnosticado precocemente, a chance de cura é bem significativa, por outro lado, a descoberta tardia praticamente leva a morte. A mamografia é o exame mais comum que permite a descoberta precoce do câncer, esse procedimento consegue mostrar lesões nas fases iniciais, além de contribuir para a descoberta e o diagnóstico de lesões na mama. Sistemas auxiliados por computador, têm-se mostrado ferramentas importantíssimas, no auxilio a especialistas em diagnosticar lesões. Este trabalho propõe uma metodologia computacional para auxiliar na descoberta de massas em mamas densas e não densas. Dividida em 6 fases, esta metodologia se inicia com a aquisição da imagem da mama adquirida da Digital Database for Screening Mammography (DDSM). Em seguida, na segunda fase é feito o pré-processamento para eliminar e realçar as estruturas da imagem. Na terceira fase executa-se a segmentação com o Particle Swarm Optimization (PSO) para encontrar as regiões de interesse (ROIs) candidatas a massa. A quarta fase é a redução de falsos positivos, que se subdivide em duas partes, sendo a redução pela distância e o graph clustering, ambos com o objetivo de remover ROIs indesejadas. Na quinta fase são extraídas as características de textura utilizando os índices de diversidade funcional (FD). Por fim, na sexta fase, utiliza-se o classificador máquina de vetores de suporte (SVM) para validar a metodologia proposta. Os melhores valores achados para as mamas não densas, resultaram na sensibilidade de 96,13%, especificidade de 91,17%, acurácia de 93,52%, a taxe de falsos positivos por imagem de 0,64 e a acurva Free-response Receiver Operating Characteristic (FROC) com 0,98. Os melhores achados para as mamas densas firam com a sensibilidade de 97,52%, especificidade de 92,28%, acurácia de 94,82%, uma taxa de falsos positivos por imagem de 0,38 e a curva FROC de 0,99. Os melhores achados com todas as mamas densas e não densas, apresentaram 95,36% de sensibilidade, 89,00% de especificidade, 92,00% de acurácia, 0,75 a taxa de falsos positivos por imagem e 0,98 a curva FROC.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}