Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
QUEIROZ, Kamila Fernanda Ferreira da Cunha |
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/123456789/18062
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Resumo: |
A inspeção termográfica tem emergido como um método potencial para melhorar a eficiência da detecção precoce do câncer de mama. A técnica não utiliza radiação ionizante e possui a vantagem de facilitar a realização de exames de mama em homens e detectar alterações nas mamas de mulheres mais jovens. Sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD) são métodos importantes no subsídio à decisão médica e são usados para melhorar a consistência da interpretação das imagens. Normalmente, estes sistemas são associados a interfaces gráficas para facilitar o trabalho dos usuários e tornar o programa desenvolvido acessível a pesquisadores e/ou médicos ligados à área. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma interface gráfica de usuário (GUI – Graphical User Interface) prática e que possibilite a detecção de anormalidades a partir de termogramas de mamas. Para isto foram implementados sistemas de CAD baseados em classificadores estatísticos, além de análises relacionadas ao quantitativo de casos clínicos e sua relação com a idade das pacientes. As regiões de interesse foram segmentadas tanto de forma semiautomática quanto de forma automática, as quais estão associadas, respectivamente, ao classificador SVM (Support Vector Machine) e ao classificador baseado na distância de Mahalanobis. Com o intuito de identificaras anormalidades das mamas, participaram noventa e oito pacientes do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco, as quais serviram para construir a base de dados para a classificação individual de determinada paciente. A eficácia da classificação para esta amostra foi medida através da sensibilidade e da especificidade ao grupo Maligno, e das taxas de acerto das classes Benigno, Cisto e Normal. A GUI desenvolvida foi avaliada através do estudo das imagens termográficas de cinco pacientes pertencentes às diferentes classes. No presente trabalho, apresentam-se resultados para o classificador Mahalanobis e para o classificador SVM, além de suas variações. |