Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
FREITAS, Tairine Ellen da Silva |
| 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/123456789/42870
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Resumo: |
O câncer de mama está entre os tipos de câncer mais relatados em mulheres e o diagnóstico precoce torna-se uma tarefa desafiadora nos estágios iniciais de desenvolvimento. Técnicas eficientes e automatizadas, como a termografia, são cada vez mais necessárias para detectar as células cancerosas das mamas. O objetivo deste trabalho é investigar a influência da combinação de variáveis intervalares e variáveis contínuas no processo de classificação de termogramas de mama para detecção do câncer de mama. Na metodologia aplicada, propôs-se uma modificação na matriz de covariância parametrizada de cada classe e ajustou-se o classificador de Mahalanobis para aceitar os dois tipos de variáveis a fim de classificar os indivíduos em benigno, maligno e cisto. Três abordagens do classificador proposto foram aplicadas a duas bases de dados diferentes (50 amostras e 97 amostras) e ajustadas para a classificação binária (câncer e não-câncer). Na base de dados estendida, a abordagem 3 obteve 46,39% de erro global de classificação e 67,86% de sensibilidade à classe maligno. Na classificação binária, a abordagem 3 apresentou o melhor conjunto de resultados: 30,93% de erro global de classificação, 64,28% de sensibilidade à classe câncer e 71% de sensibilidade à classe não-câncer. |
