Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2008 |
Autor(a) principal: |
Docusse, Tiago Alexandre [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
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 Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/98658
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Resumo: |
O câncer de mama é uma das doenças que mais matam mulheres com idade acima de quarenta anos no Brasil atualmente. A fim de prevenir e tratar essa doença, o exame mais indicado é a análise de mamografias, imagens obtidas da mama fazendo uso de aplicações de raios-x, que podem indicar a presença ou não de tumores. Neste trabalho é apresentado um método para melhorar o contraste da imagem das mamas, classificando o formato de microcalcificações a fim de auxiliar médicos a decidir se este tumor é maligno. O método apresentado é baseado na transformada wavelet, que decompõe uma imagem em bandas de diferentes freqüências, permitindo a detecção destes objetos através da característica de freqüência deles. A utilização da família Symmlets gerou melhores resultados, tanto no realce da imagem de microcalcificações quanto na classificação das bordas desses objetos. |