Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3565
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dc.contributor.authorMOREIRA, André de Souza-
dc.date.accessioned2019-06-13T16:30:33Z-
dc.date.available2019-06-13T16:30:33Z-
dc.date.issued2013-02-18-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3565-
dc.descriptionAbstract Breast cancer has been one of the most frequent types of cancer among the female population. In this group, this neoplasia is the leading cause of death for among women between 35 and 55 years of age. Although there is still no e ective ways to prevent breast cancer, the treatment of breast cancer at an early stage provides greater chances of cure for the patient, and less aggressive treatment. For this reason, screening mammography has been instrumental in the early detection of this malignancy. However, some results of these tests are compromised by several factors, including the quality of the mammographic image. In this scenario, the scienti c community has made e orts aimed to building CAD/CADx systems to support the process of detection and diagnosis of breast cancer using techniques of image processing and computer vision in medical imaging. This paper proposes a methodology for building a CAD/CADX to assist the process of detection and diagnosis of masses in breast imaging using graph-based segmentation with normalized cuts and diversity index for classi cation with the aid of Support Vector Machines.pt_BR
dc.description.abstractO câncer de mama tem sido um dos tipos mais frequentes de câncer entre a população feminina. Neste grupo, esta neoplasia é a principal causa da morte entre mulheres de 35 a 55 anos de idade. Apesar de ainda não haver modos efetivos de prevenir o câncer de mama, o tratamento do câncer de mama em estágio inicial proporciona maiores chances de cura ao paciente, além de um tratamento menos agressivo. Por isso, a mamografia de rastreamento tem sido fundamental na detecção precoce desta neoplasia. Entretanto, alguns resultados destes exames são comprometidos por diversos fatores, entre eles a qualidade da imagem mamográfica. Neste cenário, a comunidade científica tem despendido esforços visando a construção de sistemas CAD e CADx a fim de dar suporte ao processo de detecção e diagnóstico do câncer de mama através de técnicas de processamento de imagens e visão computacional em imagens médicas. Este trabalho apresenta uma proposta de metodologia para a construção de um sistema CAD/CADx que auxilie o processo de detecção e diagnóstico de massas em imagens da mama utilizando segmentação baseada em grafo com cortes normalizados e índices de diversidade para a classificação com o auxílio de Máquinas de Vetores de Suporte.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopt_BR
dc.subjectCâncer de mamapt_BR
dc.subjectCADxpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectÍndices de diversidadept_BR
dc.subjectSegmentação em grafopt_BR
dc.subjectCADxpt_BR
dc.subjectBreast cancerpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectDiversity indexpt_BR
dc.subjectGraph segmentationpt_BR
dc.titleMetodologia para detecção automatizada de massas em imagens de mamografia através de análise de diversidade e algoritmos em grafopt_BR
dc.title.alternativeMethodology for automated mass detection in mammography images through diversity analysis and algorithms in graphpt_BR
dc.typeOtherpt_BR
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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