Utilização de gramáticas estocásticas para reconhecimento de nódulos em mamogramas e validação de contornos nodulares gerados a partir de técnicas de processamento de imagens.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Pedro, Ricardo Wandré Dias
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado computacional; Breast cancer; Generation of synthetic images; Gramáticas formais por computador; Informatica médica; Mammogram; Masses classification; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Stochastic grammars
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-23012024-101718/

O câncer de mama é um dos tipos de câncer mais comuns entre as mulheres, representando cerca de 15% de todas as mortes decorrentes de câncer no mundo. A mamografia é considerada o método mais efetivo na detecção precoce desta doença. No entanto, embora existam algumas regras que podem ser seguidas para diferenciar os casos benignos dos malignos, apenas cerca de 15 a 30% dos casos levados à biópsia são nódulos malignos. Para ajudar no diagnóstico da doença, vários sistemas foram desenvolvidos nas últimas décadas para servir como segunda opinião aos médicos radiologistas. Em geral, imagens de nódulos com os contornos demarcados são servidas aos sistemas de auxílio ao diagnóstico (CADx) que fornecem uma classificação desses nódulos, por exemplo, benigno ou maligno. Existem bases públicas nas quais é possível encontrar mamogramas com a indicação da posição dos nódulos, mas esta indicação nem sempre é precisa. A teoria das linguagens formais pode ser utilizada como método sintático na compreensão e criação de conteúdo de imagens, em especial para reconhecimento e construção de objetos. No entanto, métodos sintáticos não têm sido investigados com frequência para reconhecimento de nódulos encontrados nas imagens mamográficas e tampouco para geração de imagens sintéticas de nódulos. O objetivo deste projeto é empregar métodos sintáticos para classificar nódulos benignos e malignos, aplicar técnicas de processamento de imagens para gerar imagens sintéticas de nódulos e, em seguida, utilizar as gramáticas aprendidas de forma supervisionada para validar as imagens geradas. Desta forma, este projeto apresenta uma proposta inicial para geração de imagens sintéticas de nódulos que podem ser utilizadas na composição de uma nova base de imagem. A criação de uma nova base de imagens é útil devido à escassez de bases de imagens públicas com segmentação adequada dos nódulos. A posição das bordas dos nódulos são conhecidas, facilitando a utilização da base de imagens por pesquisadores das áreas de engenharia/computação e para treinamento de profissionais da área de saúde. Os resultados obtidos pelos classificadores sintáticos na classificação dos nódulos considerando as classes benigno e maligno são similares aos do estado da arte. Os resultados obtidos com a geração de imagens sintéticas de nódulos indicaram que técnicas mais elaboradas são necessárias para obtenção de realismo.