Caracterização de sinais secundários em imagens mamográficas por redes neurais artificiais para auxílio ao diagnóstico do câncer de mama
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-27032013-092631/ |
Resumo: | O constante aumento do número de novos casos de câncer de mama vem despertando interesse na elaboração de módulos de esquemas CAD a fim de proporcionar um diagnóstico de maior precisão. Entretanto, a maioria das pesquisas está empenhada em detectar ou classificar fatores primários presentes em imagens mamográficas, como módulos e microcalcificações. Áreas assimétricas, retração de mamilo, linfonodos axilares, entre outros, são considerados como fatores secundários no diagnóstico do câncer de mama, apesar de poderem alertar para o surgimento não só dessa, mas de outras doenças no futuro. Por isso, essa pesquisa contempla a implementação de um sistema computacional capaz de auxiliar na detecção e classificação, conforme padrão BI-RADS®, de regiões que contenham sinais secundários capazes de levantar suspeitas da presença ou surgimento do câncer de mama, em imagens mamográficas digitais, utilizando técnicas inteligentes e automáticas de processamento de imagens e redes neurais artificiais. A acurácia alcançada em cada etapa foi: detecção de assimetria de 82,8%, retração de mamilo de 95% e Az = 0,93, detecção de linfonodos axilares = 74,9%. Objetiva-se que o resultado do trabalho seja inserido como um dos módulos de um protótipo de esquema CADx em mamografia, a fim de ampliar o conjunto de informações a serem usadas na classificação de cada caso sob análise, visando o aumento da precisão diagnóstica. |
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Caracterização de sinais secundários em imagens mamográficas por redes neurais artificiais para auxílio ao diagnóstico do câncer de mamaCharacterization of secondary signals in mammographic images by artificial neural networks to aid diagnosis of breast cancerAchados secundáriosAssimetria tecidualCâncer de mamaImage processingMammography asymmetryNipple retractionPattern recognitionProcessamento de imagensReconhecimento de padrõesSecondary findingsO constante aumento do número de novos casos de câncer de mama vem despertando interesse na elaboração de módulos de esquemas CAD a fim de proporcionar um diagnóstico de maior precisão. Entretanto, a maioria das pesquisas está empenhada em detectar ou classificar fatores primários presentes em imagens mamográficas, como módulos e microcalcificações. Áreas assimétricas, retração de mamilo, linfonodos axilares, entre outros, são considerados como fatores secundários no diagnóstico do câncer de mama, apesar de poderem alertar para o surgimento não só dessa, mas de outras doenças no futuro. Por isso, essa pesquisa contempla a implementação de um sistema computacional capaz de auxiliar na detecção e classificação, conforme padrão BI-RADS®, de regiões que contenham sinais secundários capazes de levantar suspeitas da presença ou surgimento do câncer de mama, em imagens mamográficas digitais, utilizando técnicas inteligentes e automáticas de processamento de imagens e redes neurais artificiais. A acurácia alcançada em cada etapa foi: detecção de assimetria de 82,8%, retração de mamilo de 95% e Az = 0,93, detecção de linfonodos axilares = 74,9%. Objetiva-se que o resultado do trabalho seja inserido como um dos módulos de um protótipo de esquema CADx em mamografia, a fim de ampliar o conjunto de informações a serem usadas na classificação de cada caso sob análise, visando o aumento da precisão diagnóstica.The increase in the number of cases of breast cancer have attracted interest in developing modules of CAD schemes to provider higher diagnostic accuracy. However, most researches are engaged in detect and classify primary factors present in mammographic images such as nodules and microcalcifications. Asymmetric areas, nipple retraction, axilary limph nodes, among other, are considered as secondary factors to diagnostic the breast cancer, although they may alert for the emergence not only of this but of other diseases in the future. Thus, this research includes the implementation of a computer system able to assist in the detection and classification, according to BI-RADS®, of regions that containing secondary signals able to arousing suspicion of the presence or appearance of breast cancer in digital mammographic images using intelligent and automatic techniques in the image processing and artificial neural networks. The accuracy obtained in each step was: detection of asymmetry of 82.8%, nipple retraction of 95% and Az = 0.93, detection of axilary lymph nodes = 74.9%. The purpose is that the result of the work is entered as one of the modules of a prototype of CADx schem in mammography in order to extend the range of information to be used in the classification of each case under analysis, aiming to increase diagnostic accuracy.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSchiabel, HomeroMenechelli, Renan Caldeira2013-02-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-27032013-092631/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/openAccesspor2024-10-09T13:16:04Zoai:teses.usp.br:tde-27032013-092631Biblioteca 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:27212024-10-09T13:16:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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