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http://hdl.handle.net/123456789/3269| Título: | Estudo de Ncuts para segmentação de mamografias com auxílio de MVS |
| Título(s) alternativo(s): | Ncuts study for the segmentation of mammograms using MVS |
| Autor(es): | FRAZÃO, Luciano Caracas |
| Palavras-chave: | NCUT Mamografia MVS CLAHE KMEANS NCUT Mammography SVM CLAHE KMEANS |
| Data do documento: | 5-Ago-2013 |
| Editor: | Universidade Federal do Maranhão |
| Resumo: | O câncer de mama atualmente é uma doença com altas taxas de mortalidade, porém se diagnosticado precocemente essas taxas são bem menores. O diagnóstico é feito a partir da mamografi a, na qual é possível utilizar sistemas computacionais para um melhor diagnóstico. Este trabalho descreve uma metodologia computacional para auxiliar os médicos a diagnosticar o câncer de mama. Na metodologia é utilizado o CLAHE para melhorar o contraste nas imagens, o kmeans e uma extração manual do músculo peitoral para reduzir o tamanho da área a ser segmentada, o Ncut para fazer a segmentação e por fi m um classi cador MVS para reduzir o número de falsos positivos. Alcançando assim uma sensibilidade de até 94,6%. |
| Descrição: | Abstract Breast cancer is a disease with high mortality rates, but if diagnosed early these rates can be lower. The diagnosis is made from mammography, in which is possible to use computer systems to better diagnosis.This works describes a computational methodology to help physicians diagnose breast cancer. In methodology CLAHE is used to enhance contrast in images, kmeans and a manual extraction of the pectoral muscle is used to reduce the size of the area being targeted to the Ncut segmentation, and a classi er SVM order to reduce the number of false positive. Thus achieving a sensitivity of up to 94.6 %. |
| URI: | http://hdl.handle.net/123456789/3269 |
| Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| LUCIANO-FRAZÃO.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 3,44 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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