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http://hdl.handle.net/123456789/3253
Título: | Detecção de regiões com lesão em mamografias usando coeficiente de correlação cruzada, distância euclidiana e índice de getis-ord |
Título(s) alternativo(s): | Detection of regions with lesions on mammograms using cross-correlation coefficient, euclidean distance and getis-ord index |
Autor(es): | SALES, Antônio Marcos Vieira |
Palavras-chave: | Câncer de mama Mamografia Coeficiente de correlação cruzada Distância euclidiana Índice de getis-ord Máquina de vetores de suporte Breast cancer Mammography Cross-correlation coefficient Getis-ord index Support vector machine Euclidean distance |
Data do documento: | 11-Jun-2012 |
Editor: | Universidade Federal do Maranhão |
Resumo: | O câncer de mama é o tipo de câncer que tem início nas células das mamas, mas pode se espalhar para outras partes do organismo. A principal forma de prevenção e diagnóstico precoce da doença é através de exames de mamografia, um tipo de radiografia das mamas. Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma metodologia de auxilio à detecção de lesões em mamografias partindo da determinação de regiões suspeitas por nível de simetria. Primeiramente as mamografias passam por processos de redução de ruído e segmentação, para isolar a mama na imagem. Após isso, são feitos o registro rígido e o registro deformável, para deixar a mama direita mais próxima o possível do formato da mama esquerda. O nível de simetria é determinado através da similaridade entre regiões correspondentes na mama esquerda e na direita, com a utilização do coeficiente de correlação cruzada e da distância euclidiana. As medianas encontradas em cada par de mamografias, para essas duas medidas, são usadas como limiares de similaridade do par. Uma vez determinadas as regiões mais assimétricas dos casos de teste, são extraídas características de cada uma delas, com índice de Getis-Ord na sua forma geral. Então são montados vetores de características, compostos de valores de índice de Getis-Ord e da média dos níveis de cinza de cada região. Também são montados vetores a partir de outras mamografias selecionadas para formar uma base de treinamento para uma Máquina de Vetores de Suporte. Depois de feito este treinamento, as regiões suspeitas (assimétricas) dos casos de teste são classificadas em lesão e não lesão. A metodologia, de modo geral, apresentou 80,11% de sensibilidade, 84,41% de especificidade e 84,38% de acurácia. |
Descrição: | ABSTRACT Breast cancer is cancer that begins in cells of the breast, but can spread to other parts of the body. The main form of prevention and early diagnosis is through mammograms, a type of x-ray of the breasts. This work has as main objective to present a methodology to aid the detection of lesions in mammograms based on the determination of suspicious regions by level of symmetry. First the mammograms undergo processes of noise reduction and segmentation, to isolate the breast in the image. After that, rigid and deformable registrations are made, to leave the right breast the closest possible to the shape of the left breast. The degree of symmetry is determined by the similarity between corresponding regions in the left breast and the right breast, using the cross-correlation coefficient and the Euclidean distance. The median values found in each pair of mammograms for these two measures are used as thresholds of similarity of the pair. After determination of the asymmetric regions of the test cases, features are extracted for each one of them, with Getis-Ord index in its general form. Then feature vectors are assembled, composed of values of Getis-Ord index and the average gray level of each region. Also vectors are assembled from other mammograms selected to form a training database for a Support Vector Machine. After doing this training, the suspicious regions (asymmetric) of the test cases are classified as non-lesion and lesion. The methodology, in general, showed 80.11% sensitivity, 84.41% specificity and 84.38% accuracy. |
URI: | http://hdl.handle.net/123456789/3253 |
Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga |
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