DESENVOLVIMENTO DE EXTRATORES DE CARACTERaSTICAS PARA CLASSIFICAR TUMORES DE MAMA

Autores

  • Lucas Batista Leite de Souza Aluno do curso de Bacharelado em Ciência da Computação (Faculdade de Computa
  • Denise Guliato Professora Associado II da Faculdade de Computação

Resumo

O câncer de mama é uma das principais causas de morte entre as mulheres. Sistemas de diagnóstico auxiliado por computador devem ser capazes de identificar de forma automática características relevantes para diagnóstico presentes na mamografia. Estas características devem ser discriminantes o suficiente para permitir classificar lesões como benignas ou malignas, ou recuperar imagens corretamente. Sendo assim, o sucesso de um sistema de apoio ao diagnóstico de câncer de mama está fortemente associado às características que representam os achados radiológicos em um mamograma. Este trabalho apresenta dois extratores de características baseados em forma (Complexity Index e Elliptic Variance), que extraem informações do contorno de uma dada lesão. Algumas destas informações mostraram-se relevantes para a classificação de uma lesão como maligna ou benigna. Tais extratores foram testados em uma base de 111 contornos de lesões e serão integrados ao sistema AMDI (Atlas Indexado de Mamogramas Digitais), disponível no endereço http://www.lcc.ufu.br/amdi.

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Publicado

2009-12-16

Edição

Seção

Ciência da Computação