DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS ATRAVÉS DO ALGORITMO GROWING NEURAL GAS E DA FUNÇÃO K DE RIPLEY / DETECTION OF MASSES IN MAMOGRAPHY THROUGH ALGORITMA NEURAL GAS AND GROWING ROLE OF K RIPLEY

AUTOR(ES)

LEONARDO DE OLIVEIRA MARTINS

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

O câncer de mama apresenta-se como um grave problema de saúde pública em vários países do mundo. Sistemas de Detecção e Diagnóstico baseados em computador (CAD/CADx) vêm sendo usados com relativo sucesso no auxílio aos profissionais de saúde. O objetivo de tais sistemas não é substituir o profissional, mas unir forças com o objetivo de detectar precocemente os diferentes tipos de câncer. A principal contribuição deste trabalho é apresentar uma metodologia para detecção de massas em imagens mamográficas digitais, utilizando para tanto o algoritmo Growing Neural Gas para a segmentação da imagem e a função K de Ripley para descrever a textura dos objetos segmentados. A classificação desses objetos é feita através de uma Máquina de Vetor de Suporte (Support Vector Machine - SVM), a qual separa os mesmos em dois grupos: massa e não-massa. A metodologia obteve 89,30% de acerto e uma taxa de 0,93 falso-positivos por imagem.

ASSUNTO(S)

growing neural gas growing neural gas ripley’ textura computeraided detection mamography função k de ripley detecção auxiliada por computador s k function mamografia engenharia biomedica texture

Documentos Relacionados

• DETECTION OF MASSES IN MAMMOGRAPHY IMAGES USING CELLULAR NEURAL NETWORKS, STATISCAL FUNCTIONS VECTOR MACHINES AND SUPPORT
• PADRÃO ESPACIAL DE QUATRO FORMAÇÕES FLORESTAIS DO ESTADO DE SÃO PAULO, ATRAVÉS DA FUNÇÃO K DE RIPLEY
• Segmentação de imagens mamográficas para detecção de nódulos em mamas densas.
• DETECÇÃO DE REGIÕES SUSPEITAS E CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS EM MAMOGRAFIAS DIGITAIS UTILIZANDO DESCRIÇÃO ESPACIAL COM FUNÇÃO VARIOGRAMA
• CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS NA MAMA A PARTIR DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS USANDO ÍNDICE DE DIVERSIDADE DE SHANNON-WIENER