Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3454
Título: Análise de nódulos pulmonares usando índices de diversidades para estabelecer possíveis diferenças entre padrões malignos e benignos
Título(s) alternativo(s): Analysis of pulmonary nodules using diversity indexes to establish possible differences between malignant and benign patterns
Autor(es): SILVA, Giovanni Lucca França da
Palavras-chave: Diagnóstico de nódulo pulmonar solitário
Índice de diversidade taxonômica
Índice de distinção taxonômica e MVS
Diagnosis of solitary pulmonary nodule
Taxonomic diversity index
Taxonomic distinction index and SVM
Data do documento: 6-Jan-2015
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: O câncer de pulmão é ainda a maior causa de mortalidade por câncer em todo o mundo, com uma das menores taxas de sobrevida a partir do diagnóstico. Por isso, sua detecção precoce é importante para aumentar as chances de cura do paciente, e quanto mais informações o médico dispuser, mais preciso será o diagnóstico. Para auxiliar o especialista na busca e identificação de nódulos e alterações em imagens tomográficas, são desenvolvidos sistemas de detecção assistidos por computador (CAD), que visam automatizar os trabalhos de identificação e classificação dessas estruturas. Diante disso, este trabalho propõe uma metodologia de caracterização de nódulos pulmonares, objetivando tornar-se uma ferramenta computacional utilizada para sugerir sobre a malignidade ou benignidade dos mesmos, atuando como uma segunda opinião junto ao especialista. A metodologia aplicada baseia-se em técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Os índices de Diversidade Taxonômica (Δ) e de Distinção Taxonômica (Δ*) foram utilizados como descritores de textura. Os cálculos desses índices são baseados nas árvores filogenéticas, sendo aplicadas neste trabalho na caracterização dos nódulos. Após essa etapa, foi realizada a seleção de características baseada em correlação e a classificação pela Máquina de Vetores de Suporte (MVS), em que foram obtidas taxas de sensibilidade de 86,69%, especificidade de 90,15% e acurácia de 89,11%.
Descrição: ABSTRACT Lung cancer remains the leading cause of cancer mortality worldwide, with one of the lowest survival rates after diagnosis. Therefore, early detection is important to increase the chances of healing the patient, and the more information the doctor's possession, the more accurate the diagnosis. To assist the user in search and identification of nodules and changes in CT images, detection systems are developed computer aided (CAD), which aim to automate the work of identification and classification of these structures. Thus, this work proposes a methodology for characterizing lung nodules, aiming to become a computational tool used to suggest malignancy or benignity of the same, acting as a second opinion by the expert. The methodology is based on image processing and pattern recognition techniques. Indexes Taxonomic Diversity (Δ) and Taxonomic distinction (Δ *) were used as texture descriptors. The calculations of these indices are based on phylogenetic trees, and are applied in this work on the characterization of nodules. After this stage, the selection of correlation-based features and the classification by Support Vector Machine (SVM) was performed, in which 86.69% of sensitivity rates were obtained, specificity of 90.15% and accuracy of 89. 11%.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3454
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
GIOVANNI-SILVA.pdfTrabalho de Conclusão de Curso3,68 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.