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Tipo do documento: Dissertação
Título: CLASSIFICAÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES UTILIZANDO VIDAS ARTIFICIAIS, MVS E MEDIDAS DIRECIONAIS DE TEXTURA
Título(s) alternativo(s): CLASSIFICATION OF PULMONARY NODULES USING ARTIFICIAL LIFE, MVS AND TEXTURE DIRECTIONAL MEASURES
Autor: Froz, Bruno Rodrigues 
Primeiro orientador: Silva, Aristófanes Corrêa
Primeiro coorientador: Paiva, Anselmo Cardoso
Primeiro membro da banca: Fonseca Neto, João Viana da
Resumo: O câncer de pulmão é conhecido por apresentar a maior taxa de mortalidade e uma das menores taxas de sobrevida após o diagnóstico, o que é causado principalmente pela detecção e tratamento tardios. Para o auxílio dos especialistas em câncer pulmonar, são desenvolvidos sistemas de diagnósticos auxiliados por computador com o objetivo de automatizar a detecção e diagnóstico dessa doença. Este trabalho propõe uma metodologia para a classificação, através de imagens de tomografias computadorizadas, de candidatos a nódulos pulmonares e candidatos a não-nódulos. O banco de imagens Lung Image Database Consortium (LIDC) é utilizado para a criação de uma base de imagens de candidatos a nódulos e uma base de imagens de candidatos a não-nódulos. Três técnicas são utilizadas para a extração de medidas de textura. A primeira delas é o algoritmo de vidas artificiais Artificial Crawlers. A segunda técnica é a utilização do Rose Diagram para a extração de medidas direcionais. A terceira e última técnica é um modelo híbrido que une as medidas do Artificial Crawlers e do Rose Diagram. Para a classificação é utilizado o classificador Máquina de Vetor de Suporte (MVS), com o kernel de base radial. Os resultados alcançados são muito promissores. Utilizando 833 exames do LIDC divididos em 60% para treino e 40% para teste, alcançou-se uma média de acurácia de 94,30%, média de sensibilidade de 91,86%, média de especificidade de 94,78%, coeficiente de variância da acurácia de 1,61% e área média das curvas ROC de 0,922.
Abstract: The lung cancer is known for presenting the highest mortality rate and one of the lowest survival rate after diagnosis, which is mainly caused by the late detection and treatment. With the goal of assist the lung cancer specialists, computed aided diagnosis systems are developed to automate the detection and diagnosis of this disease. This work proposes a methodology to classify, with computed tomography images, lung nodules candidates and non-nodules candidates. The Lung Image Database Consortium (LIDC) image database is used to create an image database with nodules candidates and an image database with non-nodule candidates. Three techniques are utilized to extract texture measurements. The first one is the artificial life algorithm Artificial Crawlers. The second one is the use of Rose Diagram to extract directional measurements. The third and last one is an hybrid model to join the Artificial Crawlers and Rose Diagram texture measurements. In the classification, que Support Vector Machine classifier is used, with its radial basis kernel. The archived results are very promising. With 833 LIDC exams, divided in 60% for train and 40% for test, we reached na accuracy mean of 94,30%, sensitivity mean of 91,86%, specificity mean of 94,78%, variance coefficient of accuracy of 1,61% and ROC curves mean área of 0,922.
Palavras-chave: Processamento de Imagens
Reconhecimento de Padrões
Câncer
Classificação de Nódulo Pulmonar
Vidas Artificiais
Artificial Crawlers
Rose Diagram
Image Processing
Pattern Recognition
Cancer
Lung Nodule Classification
Artificial Life
Artificial Crawlers
Rose Diagram.
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: Engenharia
Programa: PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE
Citação: FROZ, Bruno Rodrigues. CLASSIFICATION OF PULMONARY NODULES USING ARTIFICIAL LIFE, MVS AND TEXTURE DIRECTIONAL MEASURES. 2015. 77 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2015.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede2:8080/tede/handle/tede/285
Data de defesa: 2-Fev-2015
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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