Classificação de Lesões em Mamografias Digitais Utilizando Análise de Componentes Independentes e Perceptron Multicamadas

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Campos, Lucio Flavio de Albuquerque
• Orientador(a): BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
• Departamento: Engenharia
• País: BR
• Palavras-chave em Português: mamograma; câncer de mama; análise de componentes independentes; diagnóstico auxiliado por computador
• Palavras-chave em Inglês: Mammogram; breast cancer; independent component analysis; neural networks; computer aided diagnosis
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/344

We propose a method for discrimination and classification of mammograms with benign, malignant and normal tissues using independent component analysis and neural networks. The method was tested for a mammogram set from MIAS database, and multilayer perceptron. The method obtained a success rate of 97.83% , with 97.5% of specificity and 98% of sensitivity.