Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Rozendo, Guilherme Botazzo |
| 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/11449/193753
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Resumo: |
Neste trabalho é apresentado um método baseado em assinaturas de texturas da entropia amostral para quantificar e classificar os grupos linfoide crônica, linfoma folicular e linfoma de células do manto do câncer linfoma não-Hodgkin. O poder discriminativo das assinaturas de entropia amostral foi testado via coloração com hematoxilina e eosina, e diferentes técnicas de segmentação e normalização de cores. As assinaturas de textura foram definidas como curvas de características obtidas a partir de múltiplas observações, combinando os parâmetros m e r da entropia amostral. O comportamento de cada assinatura foi determinado a partir das métricas área sob a curva, obliquidade, ponto máximo de entropia e razão de área. Os resultados foram características fornecidas para classificadores baseados em função, lazy learning, árvores, evolução genética, enxame de partículas e comportamento animal. A melhor combinação de características e classificador foi testada com a adição de diferentes níveis de ruído. Os desempenhos conquistados com a proposta foram taxas de acurácia entre 98,72% e 99,60% com apenas 10 atributos, o que superou os resultados fornecidos por importantes técnicas disponíveis na literatura, mostrando que a abordagem é promissora e pode ser útil para o estudo e reconhecimento de padrões do câncer linfomas não-Hodgkin. |
