Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18062

Comparte esta pagina

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorLIMA, Rita de Cássia Fernandes de-
dc.contributor.authorQUEIROZ, Kamila Fernanda Ferreira da Cunha-
dc.date.accessioned2016-12-01T14:33:08Z-
dc.date.available2016-12-01T14:33:08Z-
dc.date.issued2016-02-19-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18062-
dc.description.abstractA inspeção termográfica tem emergido como um método potencial para melhorar a eficiência da detecção precoce do câncer de mama. A técnica não utiliza radiação ionizante e possui a vantagem de facilitar a realização de exames de mama em homens e detectar alterações nas mamas de mulheres mais jovens. Sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD) são métodos importantes no subsídio à decisão médica e são usados para melhorar a consistência da interpretação das imagens. Normalmente, estes sistemas são associados a interfaces gráficas para facilitar o trabalho dos usuários e tornar o programa desenvolvido acessível a pesquisadores e/ou médicos ligados à área. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma interface gráfica de usuário (GUI – Graphical User Interface) prática e que possibilite a detecção de anormalidades a partir de termogramas de mamas. Para isto foram implementados sistemas de CAD baseados em classificadores estatísticos, além de análises relacionadas ao quantitativo de casos clínicos e sua relação com a idade das pacientes. As regiões de interesse foram segmentadas tanto de forma semiautomática quanto de forma automática, as quais estão associadas, respectivamente, ao classificador SVM (Support Vector Machine) e ao classificador baseado na distância de Mahalanobis. Com o intuito de identificaras anormalidades das mamas, participaram noventa e oito pacientes do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco, as quais serviram para construir a base de dados para a classificação individual de determinada paciente. A eficácia da classificação para esta amostra foi medida através da sensibilidade e da especificidade ao grupo Maligno, e das taxas de acerto das classes Benigno, Cisto e Normal. A GUI desenvolvida foi avaliada através do estudo das imagens termográficas de cinco pacientes pertencentes às diferentes classes. No presente trabalho, apresentam-se resultados para o classificador Mahalanobis e para o classificador SVM, além de suas variações.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPQpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectTermografiapt_BR
dc.subjectDetecção do Câncer de Mamapt_BR
dc.subjectSistemas de CADpt_BR
dc.subjectGUIpt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectThermographypt_BR
dc.subjectBreast Cancer Detectionpt_BR
dc.subjectCAD Systempt_BR
dc.subjectGUIpt_BR
dc.subjectClassificationpt_BR
dc.titleDesenvolvimento e implementação de uma ferramenta computacional de uso médico para análise de imagens termográficaspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coARAÚJO, Marcus Costa de-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0737946094349854pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4457435468771667pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Mecanicapt_BR
dc.description.abstractxThe infrared thermography has emerged as a potential method to improve the efficiency of the early detection of the breast cancer. This technique does not use ionizing radiation and is also suitable to breast screening in men, as well as is able to detect changes in the younger women’s breasts. Computer-aided diagnosis (CAD) systems are important to medical decision and are used to improve image interpretation. Typically, these systems are associated with graphical interfaces to facilitate users’ work. Furthermore the developed framework can be an important tool (GUI - Graphical User Interface) for the people interested in breast abnormalities detection. In the sense, the CAD systems were implemented based on statistical classifiers. Some statistical analyses associated to quantitative clinical cases were performed. The relation to patients’ age was also analyzed. The regions of interest were segmented in automatic and semiautomatic manners, which are respectively associated with the SVM (Support Vector Machine) classifier and the Mahalanobis classifier. Ninety eight patients images from the Hospital das Clínicas (HC) of Federal University of Pernambuco (UFPE) participated in the tests. The classification efficiency for this sample was measured using the sensitivity and the specificity to the malignant group, and to the accuracy of classifying the classes: Benign, Cyst and Normal. The GUI created was evaluated through the study of thermographic images of five patients with the different referred classes. In the present work, the results for the Mahalanobis classifier and SVM classifier are presented.pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Engenharia Mecânica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Dissertação_Kamila_Queiroz.pdf1,98 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons