Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
AGUIAR, Yago de Miranda |
| Orientador(a): |
LIMA, Rita de Cássia Fernandes de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Mecanica
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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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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45298
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Resumo: |
O presente trabalho tem como objetivo aplicar uma metodologia de classificação de imagens termográficas mamárias, por meio de uma plataforma computacional de código aberto (Orange Canvas), e avaliar o impacto nos resultados pelo uso de diferentes formas de segmentação de imagem e técnicas de redução de desbalanceamento edimensionalidade. Foramavaliadas duas diferentes bases de dados de imagens termográficas de pacientes do Hospital das Clínicas da UFPE. Utilizou-se cinco algoritmos declassificação, que aliados às técnicas de SMOTE e PCA/Rank/PSO, obtiveram comoresultado: 96,2% de Acurácia e 99,5% de Sensibilidade ao Maligno para classificação binária (Câncer x Não-Câncer), e 65,6% de Acurácia e 92,2% de Sensibilidade aoMaligno para classificação em quatro classes (Maligno, Benigno, Cisto e Normal). |
