Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2001 |
| Autor(a) principal: |
Soares, Heliana Bezerra |
| Orientador(a): |
Dória Neto, Adrião Duarte |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
|
| Departamento: |
Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
|
| País: |
BR
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15265
|
Resumo: |
This work proposes the development of an intelligent system for analysis of digital mammograms, capable to detect and to classify masses and microcalcifications. The digital mammograms will be pre-processed through techniques of digital processing of images with the purpose of adapting the image to the detection system and automatic classification of the existent calcifications in the suckles. The model adopted for the detection and classification of the mammograms uses the neural network of Kohonen by the algorithm Self Organization Map - SOM. The algorithm of Vector quantization, Kmeans it is also used with the same purpose of the SOM. An analysis of the performance of the two algorithms in the automatic classification of digital mammograms is developed. The developed system will aid the radiologist in the diagnosis and accompaniment of the development of abnormalities |
