Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
BRASILEIRO, Flavia Roberta de Souza |
| Orientador(a): |
SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues 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 Ciencia da Computacao
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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/123456789/40116
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Resumo: |
O câncer de mama é a principal causa de morte por tumor maligno em mulheres no mundo. O diagnóstico precoce é fundamental para o tratamento e cura dos pacientes. Alterações nas mamas como cisto, câncer e tumores benignos apresentam um aumento de irrigação sanguínea na região, causando variações de temperaturas no local e podendo ser detectados através de imagens termográficas. Assim, após uma análise de inteligência artificial nas imagens, as anomalias podem ser classificadas pelas suas características termográficas. A termografia têm se mostrado um exame promissor na detecção da doença, pois possui um baixo custo, além de não causar dano algum ao paciente e de poder ser realizado em pessoas mais jovens, cujo tecido mamário é mais denso, o que torna o diagnóstico mais difícil através da mamografia, que atualmente é o principal exame para detecção dessa doença. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma técnica de visão computacional baseada em Rede Neural Convolucional com a finalidade de detectar o câncer de mama através de uma imagem termográfica. Para isso, a mesma base de dados, composta por dados termográficos de 97 pacientes, foi utilizada com duas divisões distintas em relação às classes. No primeiro momento a base de dados foi separada em três classes: benigno, maligno e cisto, tendo como resultado uma taxa de erro global 7, 5% e sensibilidade de 98, 46%. Depois dessa primeira análise, foi realizada uma classificação binária com intuito de rotular as imagens em Câncer e Não Câncer, atingindo 21, 94% de taxa de erro global e 81, 66% de sensibilidade. O método proposto nessa dissertação teve uma resposta superior, nos dois casos, quando comparado com os resultados obtidos por algoritmos existentes na literatura. |
