Suporte à tomada de decisão médica sobre o câncer de mama baseado em ontologias e data warehouse de imagens

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Bortolotti, Luis Marcelo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Consulta por similaridade
Data warehouse de imagens
Image data warehouse
Imagens médicas
Mammography
Mamografia
Medical image
Ontologia
Ontology
Similarity search
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15012026-133534/
Resumo: O desenvolvimento de ferramentas capazes de lidar com grandes volumes de dados convencionais e de imagem gerados por sistemas hospitalares para auxiliar especialistas na tomada de decisão contribui para agilizar o diagnóstico e a execução de procedimentos médicos. Esse é o caso do câncer de mama, onde a detecção precoce e o monitoramento adequado podem reduzir significativamente as taxas de mortalidade. A mamografia é o exame mais eficaz no diagnóstico e acompanhamento deste tipo de câncer, o que justifica o desenvolvimento de soluções que dêem suporte aos especialistas na tomada de decisão na área. Esta tese de doutorado apresenta a MamoLogia, uma ontologia que organiza o conhecimento e as terminologias associadas ao laudo de mamografias, formalizando conhecimento e as terminologias associadas ao laudo destes exames. A ontologia foi elaborada a partir do documento referência para o laudo de mamografias, o Atlas BI-RADS, e de entrevistas com médicos especialitas. Baseado na ontologia, foi elaborado o MamoDW, um data warehouse de imagens que armazena dados convencionais e dados de imagem relacionados ao câncer de mama, que traz como contribuições um conjunto de classes de dados e hierarquia de atributos relacionados ao tema, bem como a proposta de um esquema estrela. Assim como a ontologia, o MamoDW também incorpora todos os aspectos relacionados à classificação de mamografias, e suporte à execução de uma ampla gama de consultas analíticas, desde aquelas envolvendo apenas predicados convencionais até as que envolvem predicados de similaridade de imagens. Para possibilitar o processo de consulta ao MamoDW, foi desenvolvido o MamoVisão, um protótipo por meio do qual especialistas, no contexto da rotina clínica, podem realizar consultas analíticas estendidas com um predicado de busca por similaridade no data warehouse proposto sem a necessidade de apoio técnico. Nossa proposta foi validada por meio de entrevistas com especialistas médicos, que avaliaram sua viabilidade e aplicabilidade.
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Esta tese de doutorado apresenta a MamoLogia, uma ontologia que organiza o conhecimento e as terminologias associadas ao laudo de mamografias, formalizando conhecimento e as terminologias associadas ao laudo destes exames. A ontologia foi elaborada a partir do documento referência para o laudo de mamografias, o Atlas BI-RADS, e de entrevistas com médicos especialitas. Baseado na ontologia, foi elaborado o MamoDW, um data warehouse de imagens que armazena dados convencionais e dados de imagem relacionados ao câncer de mama, que traz como contribuições um conjunto de classes de dados e hierarquia de atributos relacionados ao tema, bem como a proposta de um esquema estrela. Assim como a ontologia, o MamoDW também incorpora todos os aspectos relacionados à classificação de mamografias, e suporte à execução de uma ampla gama de consultas analíticas, desde aquelas envolvendo apenas predicados convencionais até as que envolvem predicados de similaridade de imagens. Para possibilitar o processo de consulta ao MamoDW, foi desenvolvido o MamoVisão, um protótipo por meio do qual especialistas, no contexto da rotina clínica, podem realizar consultas analíticas estendidas com um predicado de busca por similaridade no data warehouse proposto sem a necessidade de apoio técnico. Nossa proposta foi validada por meio de entrevistas com especialistas médicos, que avaliaram sua viabilidade e aplicabilidade.The development of tools capable of handling large volumes of conventional and imaging data generated by hospital systems to assist specialists in decision-making contributes to speeding up diagnosis and the execution of medical procedures. This is particularly relevant for breast cancer, where early detection and proper monitoring can significantly reduce mortality rates. The mammography is the most effective examination for diagnosing and monitoring this type of cancer, which justifies the development of solutions that support specialists in decisionmaking in this field. This doctoral thesis presents MamoLogia, an ontology that organizes the knowledge and terminologies associated with mammography reports, formalizing the knowledge and terminologies related to these exams. The ontology was developed based on the reference document for mammography reports, the BI-RADS Atlas, and interviews with medical specialists. Based on the ontology, MamoDW, an image data warehouse, was created to store conventional data and image data related to breast cancer, contributing a set of data classes and attribute hierarchies relevant to the topic, as well as proposing a star schema. Like the ontology, MamoDW also incorporates all aspects related to mammography classification and supports a wide range of analytical queries, from those involving only conventional predicates to those involving image similarity predicates. To enable the execution of queries on the MamoDW, MamoVisão was developed, a prototype through which specialists, within the context of clinical routine, can perform extended analytical queries with a similarity search predicate in the proposed data warehouse without the need for technical assistance. Our proposal was validated through interviews with medical specialists who assessed its feasibility and applicability.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAguiar, Cristina Dutra deBortolotti, Luis Marcelo2025-03-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15012026-133534/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2026-01-15T15:41:02Zoai:teses.usp.br:tde-15012026-133534Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212026-01-15T15:41:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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