Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Alcântara, Rafaela Souza |
| Orientador(a): |
Ferreira Júnior, Perfilino Eugênio |
| Banca de defesa: |
Apolinário Júnior, Antonio Lopes,
Honda, Marcelo Ossamu |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto de Matemática
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| Programa de Pós-Graduação: |
Mestrado em Ciência da Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22922
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Resumo: |
O câncer de mama é considerado a segunda neoplasia responsável por mais mortes em mulheres no mundo. Para a prevenção e redução desse número, a mamografia de screening é o exame mais utilizado para detecção de nódulos em estágios iniciais. A partir desse exame, o radiologista pode analisar as anomalias e a partir disso desenvolver um diagnóstico. Para aumentar a acurácia dos resultados obtidos a partir das imagens de mamografia, estão sendo desenvolvidos softwares de auxílio à diagnóstico computer-aided diagnosis capazes de automatizar o processo de análise da imagem e extrair informações relevantes para a classificação dos nódulos presentes nos exames. Esse trabalho apresenta duas novas metodologias para extração de features e classificação de massas e não-massas,s a partir da Entropia de Tsallis extraídas através da matriz de co-ocorrência (GLCM) e através da matriz de valores singulares (SVD) da imagem de mamografia, alcançando uma acurácia máxima de 91.3% |
