CLASSIFICAÇÃO DE TECIDOS DA MAMA A PARTIR DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS EM MASSA E NÃO MASSA USANDO ÍNDICE DE DIVERSIDADE DE MCINTOSH E MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE / CLASSIFICATION OF TISSUE BREAST FROM MAMMOGRAPHIC IMAGES IN MASS AND NOT MASS USING INDEX OF DIVERSITY OF MCINTOSH AND SUPPORT VECTOR MACHINE

AUTOR(ES)

PÉTERSON MORAES DE SOUSA CARVALHO

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

20/04/2012

RESUMO

O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente no mundo e o que mais acomete as mulheres. Nos últimos anos, vários Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por Computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido desenvolvidos no intuito de auxiliar especialistas da área da saúde na detecção e diagnóstico de câncer, servindo como uma segunda opnião. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia de discriminação e classificação de regiões extraídas de mamografias em massa e não massa. Neste estudo, o Digital Database for Screening Mammography (DDSM) é usado. Para descrever a textura da região de interesse é aplicado o Índice de Diversidade de McIntosh, comumente usado em ecologia. O cálculo deste índice é proposto em quatro abordagens: através do Histograma, da Matriz de Co-ocorrência de Níveis de Cinza, da Matriz de Comprimentos de Corrida de Cinza e da Matriz de Comprimentos de Lacuna de Cinza. Para classificação das regiões em massa e não massa, é utilizado o classificador supervisionado Support Vector Machine (SVM). A metodologia apresenta resultados promissores para a classificação de massas e não massas, alcançando uma acurácia de 93,68%.

ASSUNTO(S)

mamografia Índice de diversidade de mcintosh máquina de vetores de suporte reconhecimento de padrões ciencia da computacao mammography mcintosh diversity index support vector machine pattern recognition

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