@MASTERSTHESIS{ 2010:969979601, title = {SEGMENTAÇÃO AUTOMÁTICA DE NÓDULOS PULMONARES COM GROWING NEURAL GAS E MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE}, year = {2010}, url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/431", abstract = "O câncer de pulmão ainda é um dos mais incidentes em todo mundo. Seu diagnóstico é de difícil realização, devido as suas características morfológicas iniciais não estarem bem definidas e também por causa da sua localização em relação ao pulmão. É geralmente detectado tardiamente, que tem como conseqüência uma alta taxa de letalidade. Diante destas dificuldades muitas pesquisas são realizadas, tanto em relação a sua detecção, quanto a seu diagnóstico. O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia de detecção automática do nódulo pulmonar com o auxílio do computador. O ganho com o desenvolvimento desta metodologia, é que sua implementação auxiliará ao médico na detecção simultânea dos diversos nódulos presentes nas imagens de tomografia computadorizada. A metodologia de detecção de nódulos pulmonares desenvolvida envolve a utilização de um método da aprendizagem competitiva, chamado de Growing Neural Gas (GNG). A metodologia ainda consiste na redução do volume de interesse, através de técnicas amplamente utilizadas na extração do tórax, extração do pulmão e reconstrução. A etapa seguinte é a aplicação do GNG no volume de interesse resultante, que em conjunto com a separação do nódulo das diversas estruturas presentes formam a etapa de segmentação, e por fim, é realizada a classificação das estruturas em nódulo e não-nódulo, por meio das medidas de geometria e textura. A metodologia garante que nódulos com tamanho razoável sejam encontrados com sensibilidade de 86%, especificidade de 91%, que resulta em uma acurácia de 91%, em média, para dez experimentos de treino e teste, em uma amostra de 48 nódulos ocorridos em 29 exames. A taxa de falsos positivos por exame foi de 0,138, para os 29 exames analisados.", publisher = {Universidade Federal do Maranhão}, scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET}, note = {Engenharia} }