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Tipo do documento: Dissertação
Título: CLASSIFICAÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES EM MALIGNO E BENIGNO UTILIZANDO OS ÍNDICES DE DIVERSIDADE DE SHANNON E DE SIMPSON
Título(s) alternativo(s): CLASSIFICATION OF PULMONARY NODULES IN MALIGNANT AND BENIGN USING THE CONTENTS OF DIVERSITY SHANNON AND SIMPSON
Autor: Nascimento, Leonardo Barros 
Primeiro orientador: PAIVA, Anselmo Cardoso de
Primeiro membro da banca: Silva, Aristófanes Corrêa
Resumo: O câncer de pulmão é ainda a maior causa de mortalidade por câncer em todo mundo, com uma das menores taxas de sobrevida a partir do diagnóstico. Por isso, sua detecção precoce é importante para aumentar a chances de cura do paciente, e de quanto mais informações o médico dispuser, mais preciso será o diagnóstico. Diante do exposto, o presente trabalho apresenta uma metodologia de caracterização de nódulos pulmonares, objetivando se tornar uma ferramenta computacional utilizada para sugerir sobre a malignidade ou benignidade dos mesmos, atuando como uma segunda opinião junto ao especialista. A metodologia foi aplicada em duas bases de dados diferentes, uma com 73 nódulos, sendo 26 malignos e 47 benignos, e outra com 1034 nódulos sendo 517 malignos e 517 benignos. Os Índices de Diversidade de Shannon e de Simpson foram utilizados como descritores de textura. As características geradas foram submetidas à etapa de seleção de características com a utilização da Análise Discriminante stepwise. Após essa etapa foi realizada a classificação pela Máquina de Vetores de Suporte (MVS) onde foram obtidas taxas de sensibilidade de 85,64%, especificidade de 97,89% e acurácia de 92,78%.
Abstract: Lung cancer is still the leading cause of cancer mortality worldwide, with one of the lowest survival rates after diagnosis. Therefore, early detection is important to increase the chances of curing the patient. The diagnosis is more accurate if the specialist has more information. In view of the above, this work presents a methodology for characterization about the malignancy or benignity of pulmonary nodules, acting as a second opinion for the expert. The methodology was applied in two different databases, one with 73 nodes, 26 malignant and 47 benign, and other with 1034 nodes and 517 malignant and 517 benign. The Diversity Indices of Shannon and Simpson were used as texture descriptors. The features generated were then subjected to the step of feature selection using the stepwise Discriminant Analysis. After this stage, they were classified by the Support Vector Machine (SVM) where we obtained sensitivity of 85.64%, specificity of 97.89% and accuracy of 92.78%.
Palavras-chave: Diagnóstico de Nódulo Pulmonar
Índices de Diversidade de Shannon e de Simpson
SVM
CADx
Diagnosis of Pulmonary Nodule
Shannon and Simpson Diversity Indices
SVM
CADx
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/CCET
Citação: NASCIMENTO, Leonardo Barros. CLASSIFICATION OF PULMONARY NODULES IN MALIGNANT AND BENIGN USING THE CONTENTS OF DIVERSITY SHANNON AND SIMPSON. 2012. 61 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2012.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/485
Data de defesa: 20-Apr-2012
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