Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3513
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dc.contributor.authorDINIZ, João Otávio Bandeira-
dc.date.accessioned2019-06-07T19:06:51Z-
dc.date.available2019-06-07T19:06:51Z-
dc.date.issued2015-01-16-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3513-
dc.descriptionABSTRACT The processing of mammographic images has contributed to the discovery and diagnosis of breast lesions and is an important tool because it reduces the degree of diagnostic uncertainty, providing an additional source of information to the expert. One way to check the malignancy of a lesion is the temporal analysis of its geometry measures (shape) and texture (tissue). Among commonly used geometric measures, the growth rate of the lesion can be used as one of the accurate noninvasive determination of malignancy. However, together with other texture measurements obtained over time, you get valuable information about their behavior, so that the doctor can use these measures in decision-making. Establishing a link between lesions found in mammograms at different times, you could analyze the changes in the tissue. Due to a series of anatomical factors and image acquisition, the same injury cannot be in the same location in different tests. To correct this problem, rigid and deformable image registers show to be efficient. Once established this correspondence, you can analyze the changes in the lesion texture through similarity indices. In this sense, will be presented a method to verify that lesions in different exams match the same injury by applying images registers. Therefore, a method of texture analysis is done by changing how to display similar or not the lesion. So, the goal of this monograph is to provide methods for the quantitative analysis of texture changes in the lesion over time.pt_BR
dc.description.abstractO processamento de imagens mamográficas tem contribuído para a descoberta e o diagnóstico de lesões mamárias, sendo uma importante ferramenta, pois reduz o grau de incerteza do diagnóstico, provendo uma fonte adicional de informação ao especialista. Uma forma de verificar a malignidade de uma lesão é a análise temporal de suas medidas de geometria (forma) e textura (tecido). Entre medidas geométricas comumente utilizadas, a taxa de crescimento da lesão, pode ser utilizada como um dos métodos mais precisos não invasivos de determinação da malignidade. No entanto, somada a outras medidas de textura obtidas no decorrer do tempo, obtém-se informações valiosas sobre o seu comportamento, de forma que o médico pode usar essas medidas na tomada de decisões. Estabelecendo uma correspondência entre lesões encontradas em mamografias em tempos distintos, é possível analisar as mudanças no tecido. Devido a uma série de fatores anatômicos e de aquisição de imagens, uma mesma lesão pode não estar na mesma localização em exames diferentes. Para corrigir esse problema, registros de imagem rígidos e deformáveis mostram-se eficientes. Uma vez estabelecida essa correspondência, é possível analisar as mudanças na textura da lesão através de índices de similaridade. Nesse sentido, será apresentado um método para verificar se lesões encontradas em exames diferentes correspondem a mesma lesão através da aplicação de registros de imagens. Para tanto, um método de análise de mudança de textura foi construído para apresentar o quão similar ou não são essas lesões. Assim o objetivo dessa monografia é apresentar métodos para a análise quantitativa de mudanças de textura na lesão no decorrer do tempo.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectLesão em mamografiapt_BR
dc.subjectAnálise temporalpt_BR
dc.subjectÍndices de similaridadept_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectLesion in mammographypt_BR
dc.subjectTemporal analysispt_BR
dc.subjectSimilarity indexespt_BR
dc.titleAnálise temporal de lesão em mamografias digitalizadas usando índices de similaridadept_BR
dc.title.alternativeTemporal analysis of lesion on scanned mammograms using similarity indicespt_BR
dc.typeOtherpt_BR
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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