[en] MULTICRITERION SEGMENTATION FOR LUNG NODULE DETECTION IN COMPUTED TOMOGRAPHY

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] TECNOLOGIA; [pt] DETECCAO; [pt] TOMOGRAFIA; [pt] COMPUTADOR; [en] TECHNOLOGY; [en] DETECTIONAL; [en] TOMOGRAPHY; [en] COMPUTER
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16423&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16423&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16423

[pt] Este trabalho propõe um novo algoritmo de segmentação baseado em crescimento de regiões para detecção de nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada. Para decidir, em cada iteração, se dois objetos adjacentes são fundidos em um único objeto, o algoritmo de segmentação calcula um índice de heterogeneidade baseada em múltiplos critérios. Entretanto, o algoritmo de segmentação depende de alguns parâmetros os quais foram encontrados utilizando algoritmo genético. Resultados experimentais mostraram que o método é robusto e promissor (chegando a uma sensibilidade de 80,9 % com 0,23 falsos positivos por exame). Além disso, indicam que o método proposto é capaz de fornecer um bom suporte para o diagnóstico do especialista.