CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS NA MAMA A PARTIR DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS USANDO ÍNDICE DE DIVERSIDADE DE SHANNON-WIENER / CLASSIFICATION OF BREAST MASSES IN MAMMOGRAPHY IMAGES FROM USING INDEX OF SHANNON-WIENER DIVERSITY

AUTOR(ES)

ULYSSES SANTOS SOUSA

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

13/05/2011

RESUMO

O câncer é um dos maiores problemas de saúde mundial, sendo o câncer de mama o que mais causa óbito entre as mulheres e o segundo tipo mais freqüente no mundo. As chances de uma paciente sobreviver ao câncer de mama aumentam à medida que a doença é descoberta mais cedo. Diversos Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido utilizados para auxiliar profissionais de saúde. Este trabalho apresenta uma metodologia de discriminação e classificação de regiões de tecidos de mamografias em massa e não massa. Para este propósito utiliza-se o Índice de Diversidade de Shannon-Wiener, comumente aplicado para medir a biodiversidade em um ecossistema, para descrever padrões de regiões de imagens de mama com quatro abordagens: global, em círculos, em anéis e direcional. Em seguida, utiliza-se o classificador Support Vector Machine para classificar estas regiões em massa e não massa. A metodologia apresenta resultados promissores para a classificação de regiões de tecidos de mamografia em massa e não massa, obtendo uma acurácia máxima de 99,85%.

ASSUNTO(S)

mamografia classificação de tecidos de mama Índice de diversidade de shannon-wiener máquina de vetores de suporte engenharia de software mammography breast tissue classification shannon-wiener diversity index support vector machine

Documentos Relacionados

• 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
• IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE TELEDIAGNÓSTICO PARA CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS USANDO ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES
• DETECTION OF MASSES IN MAMMOGRAPHY IMAGES USING CELLULAR NEURAL NETWORKS, STATISCAL FUNCTIONS VECTOR MACHINES AND SUPPORT
• CLASSIFICAÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES EM MALIGNO E BENIGNO UTILIZANDO OS ÍNDICES DE DIVERSIDADE DE SHANNON E DE SIMPSON
• DETECÇÃO DE REGIÕES SUSPEITAS E CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS EM MAMOGRAFIAS DIGITAIS UTILIZANDO DESCRIÇÃO ESPACIAL COM FUNÇÃO VARIOGRAMA