Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24962

Share on

Title: Investigações sobre métodos de classificação para uso em termografia de mama
Authors: VASCONCELOS, Jessica Hipolito de
Keywords: Engenharia Mecânica; Termografia; Câncer de mama; Processamento de imagens; Aprendizado de máquina
Issue Date: 10-Mar-2017
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Estudos recentes mostram que a termografia vem se mostrando bastante promissora como ferramenta auxiliar na tarefa de detectar o câncer de mama precocemente, o que é fator fundamental para aumentar as chances de cura do paciente. Tumores pequenos podem ser detectados pelos termogramas por causa da elevada atividade metabólica das células cancerígenas, o que leva a um aumento de temperatura no local e que é captado pela termografia. As referidas variações na temperatura assim como as alterações vasculares podem estar entre os primeiros sinais de anormalidade na mama. A técnica é um procedimento de diagnóstico não invasivo, indolor, com ausência de qualquer tipo de contato com o corpo do paciente, além de não emitir qualquer tipo de radiação, sendo então um procedimento confortável e seguro. A termografia é realizada utilizando câmeras de infravermelho sensíveis e um software que permite a interpretação de imagens de alta resolução. O presente trabalho tem como objetivo analisar métodos de classificação de imagem digital por infravermelho (IR) de mama e avaliar os resultados obtidos com o objetivo de investigar a viabilidade do uso de imagens IR para a detecção do câncer de mama. Inicialmente, a imagem termográfica é obtida e processada. Em seguida, procede-se à extração de características, que se baseia nas faixas de temperatura obtidas a partir do termograma, determinando-se assim os dados de entrada para o processo de classificação. Foram avaliados sete classificadores e utilizados 233 termogramas de pacientes do Ambulatório de Mastologia do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco. Obtiveram-se como resultado, 93,42% de acurácia, 94,73% de sensibilidade e 92,10% de especificidade para a Classe Câncer em uma análise binária (Câncer x Não-Câncer) e para uma análise multiclasse (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), 63,46% de acurácia, 80,77% de sensibilidade e 86,54% de especificidade para a Classe Maligno.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24962
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Engenharia Mecânica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DISSERTAÇÃO Jéssica Hipólito de Vasconcelo.pdf2,38 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons