Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21011
Título: Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador
Autor(es): ALMEIDA, Raphael Lima Nobre de
Palavras-chave: CAD;Tomografia Computadorizada;Detecção;Classificação de Imagens
Data do documento: 7-Mar-2016
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Resumo: O câncer de pulmão tem se mostrado o mais agressivo e mortal dentre os tipos de câncer existentes. Uma das principais formas de combatê-lo eficientemente é através do diagnóstico precoce, porém, devido ao alto número de exames de tomografia analisados, vários casos tendem a passar despercebidos. Uma das maneiras de amenizar o problema é o uso de CAD para servir como segunda opinião no momento do diagnóstico. Esse trabalho apresenta um novo sistema CAD, tendo como resultado a indicação de nódulos presentes em exames de tomografiacomputadorizadadotóraxdepacientes. Osistemapropostosebaseiaempropriedades matemáticas extraídas das regiões candidatas para determinar se elas são nódulos ou não, e a classificação é realizada usando um paralelo entre classificadores baseados em aprendizagem supervisionada e não-supervisionada. Foram estudados vários métodos CAD para definição de uma estrutura de processo automática, em todas as etapas, que primeiro realiza a segmentação da imagem do pulmão a partir de exames de tomografia computadorizada, depois extrai ROI contendo áreas com potencial presença de nódulos, e depois realiza a classificação das ROIs entre áreas com Nódulos e Não-nódulos. Uma base de dados pública de imagens de exames de pacientes LIDC, internacionalmente usada na concepção e testes de sistemas CAD, foi empregada. SOM e SVM foram investigados como classificadores. Como resultado, foram obtidosvaloresacimade85%deacurácia,88%desensibilidade,86%F-measuree1,59FP/Slice para o SVM e valores acima de 81% de acurácia e 86% de sensibilidade, 82% F-measure e 2,05 FP/Slice para o SOM, onde o FP/Slice significa a média de falsos positivos gerados por imagem. O sistema proposto apresentou resultados superiores em alguns aspectos quando comparados a metodos anteriores e ligeiramente inferior quando comparado com um sistema CAD de saída semelhante, mas que realiza a segmentação manual das regiões de interesse. A partir dos resultados, foi possível ratificar a viabilidade de sistemas CAD com um novo sistema para o diagnóstico de nódulos de câncer de pulmão.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21011
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

Arquivos deste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Dissertação - Raphael Lima Nobre de Almeida.pdf3,79 MBAdobe PDFVer/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons