DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS ATRAVÉS DO ALGORITMO GROWING NEURAL GAS E DA FUNÇÃO K DE RIPLEY

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Martins, Leonardo de Oliveira
Orientador(a): SILVA, Aristófanes Corrêa lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Departamento: Engenharia
País: BR
Palavras-chave em Português:
Textura
Função K de Ripley
Growing Neural Gas
Detecção auxiliada por computador
Mamografia
Palavras-chave em Inglês:
Texture
Ripley’
s K Function
Growing Neural Gas
Computeraided detection
Mamography
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/510
Resumo: Breast cancer is a serious public health problem in several countries of the world. Computer-Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success in aid to health care professionals. The goal of such systems is not to replace the professional, but join forces in order to early detect the different types of cancer. The main contribution of this work is to present a methodology for detecting masses in digitized mammograms using the algorithm Growing Neural Gas for the segmentation of the image and Ripley’s K function to describe the texture of segmented objects. The classification of these objects is accomplished through a Support Vector Machine (SVM), which separates them into two groups: masses and non-masses. The methodology obtained 89,30% of accuracy and a rate of 0,93 false-positive per image.
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