DETECÇÃO DE REGIÕES SUSPEITAS E CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS EM MAMOGRAFIAS DIGITAIS UTILIZANDO DESCRIÇÃO ESPACIAL COM FUNÇÃO VARIOGRAMA / DETECTION OF SUSPICIOUS REGIONS AND CLASSIFICATION OF MASSES DESCRIPTION USING DIGITAL MAMMOGRAPHY IN SPACE VARIOGRAM FUNCTION

AUTOR(ES)

DANIEL RODRIGUES ERICEIRA

DATA DE PUBLICAÇÃO

2011

RESUMO

A mamografia é um exame de mama, utilizado de forma preventiva ao câncer de mama e também como método diagnóstico. Este exame, que consiste em uma radiografia das mamas, permite a detecção do câncer. O objetivo deste trabalho é utilizar técnicas de processamento de imagens e visão computacional para auxiliar especialistas na detecção de regiões suspeitas e detecção de massas mamárias em mamografias digitais. A primeira etapa da metodologia consiste em pré-processar as imagens de forma a torná-las mais apropriadas ao registro, através de redução de ruído, segmentação e re-dimensionamento. A etapa seguinte apresenta o registro bilateral de pares de mamas esquerda e direita. Para corrigir as diferenças de posicionamento e compressão ocorridas no momento do exame, o método de registro rígido foi aplicado (seguido do método de registro deformável com fluxo óptico) para cada par de imagens. Pares de regiões correspondentes foram relacionados e suas variações foram medidas através do descritor espacial variograma cruzado. Na etapa seguinte, foi criado um modelo para treinamento de uma Máquina de Vetores de Suporte (MVS) utilizando como características os valores de variograma cruzado de cada par de janelas de 180 casos. Esta MVS foi testada em 100 novos casos. Os pares que continham lesões foram classificados como regiões suspeitas; as demais, como regiões não-suspeitas. Destas regiões suspeitas, foram extraídas características de variograma como descritores de textura de tecido. As regiões que continham massas foram classificadas como regiões de massa e as demais como regiões de não-massa. Análise linear discriminante stepwise foi aplicada para selecionar as características mais significativas para treinamento de uma segunda MVS. Foram realizados testes com 30 novos casos para a classificação final pela MVS treinada em massa e nãomassa. O melhor resultado apresentou na classificação final: 96% de acurácia, 100% de sensibilidade e 95,34% de especificidade. O pior caso apresentou: 70% de acurácia, 100% de sensibilidade e 67,56% de especificidade. Em média, os 30 casos apresentaram: 90% de acurácia, 100% de sensibilidade e 85% de especificidade.

ASSUNTO(S)

câncer de mama mamografia variograma variograma cruzado máquina de vetores de suporte engenharia biomedica breast cancer mammography variogram cross variogram support vector machine

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