Classificação de pacientes em saudáveis e não saudáveis em termografia infravermelha dinâmica de mamas usando séries temporais

Abstract

O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais comum entre as mulheres no país e no mundo, além de estar associado a maior taxa de mortalidade feminina. No Maranhão, segundo o INCA, esse é o segundo tipo de câncer mais presente na população. A detecção pode ser realizada através de exames de imagens, tais como a mamografia, ressonância magnética, termografia, etc. Uma das características dos cânceres está no fato que as suas células tumorais necessitam de nutrientes que são fornecidos através da corrente sanguínea alterando o fluxo de sangue. Assim, a termografia infravermelha consegue detectar doenças que afetam o fluxo sanguíneo. As imagens termográficas dinâmicas foram adquiridas do Hospital Universitário Antônio Pedro da Universidade Federal Fluminense (HUAPE-UFF), constituindo 70 exames, sendo 35 saudáveis e 35 doentes. As imagens termográficas são convertidas para escala de cinza conforme a sua temperatura. Temperaturas que possuem valores mais altos irão ser representadas com valores de maior intensidade na escala de cinza e valores baixos de corresponderão a menores intensidades. Sobre as imagens em escala de cinza, é aplicado o registro deformável. A região das mamas é extraída e aplicado um janelamento, no qual para cada região da janela é extraída uma série temporal. O resultado consiste em um conjunto de séries temporais as quais são concatenadas gerando uma super-série. Sobre essa super-série, são extraídos motifs e discords e um conjunto de características sobre eles, a classificação dessas características foi realizada por meio do Support Vector Machine. Através dessa modelagem, a metodologia proposta conseguiu alcançar 75% de acurácia.