Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3317
Título: Estudo de extração de características morfológicas para classificação de massas mamárias
Título(s) alternativo(s): Study of extraction of morphological characteristics for classification of breast masses
Autor(es): GOMES, João Victor Costa
Palavras-chave: Câncer de mama
Geometria côncava
Análise geométrica
Breast cancer
Concave geometry
Geometric analysis
Data do documento: 12-Jan-2015
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: O câncer de mama representa uma das principais causas de morte entre as mulheres no mundo ocidental. É responsável, também no Brasil, por milhares de mortes e novos casos ao ano. A probabilidade de cura aumenta consideravelmente com o diagnóstico precoce, podendo assim, evitar maiores danos à saúde da mulher. Com isso, ferramentas computacionais são desenvolvidas a fim de auxiliar o médico especialista a detectar lesões com o padrão maligno ainda em estágio inicial que estejam pouco visíveis em imagens mamográficas. Entretanto, ainda há certa dificuldade em se detectar lesões por imagens devido à particularidade da anatomia da mama feminina e também em reconhecer se a lesão apresenta um padrão maligno. Para isso, este trabalho se concentra em fazer um estudo visando reconhecer padrões segundo a forma geométrica de uma determinada região da mama. O objetivo deste trabalho é a extração de características geométricas como: comprimento do raio, densidades e momentos da imagem e classificar os indivíduos de acordo com seu grupo. Para classificação massa ou não massa, os resultados são promissores.
Descrição: ABSTRACT Breast cancer represents one of the leading causes of death among women in the western world. It is also responsible in Brazil for thousands of deaths and new cases per year. The likelihood of cure increases considerably with early diagnosis, and thus, avoid further damage to women's health. Thus, computational tools are developed to assist the specialist and can detect lesions with malignant pattern still at an early stage that are barely visible on mammography. However, there is still some difficulty in detecting lesions in images due to the particularity of the female breast anatomy and also to recognize if that presents a malignant lesion pattern. Therefore, this work focuses on geometric study to recognize patterns according to the geometrical shape of a particular breast region. The objective of this work is the extraction of geometric features such as: geometrical characteristics related to the radius length, density and image moments and classify individuals according to their group. To classification mass or no mass, the results are promising.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3317
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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