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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24962
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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 |
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