Export ???item.export.type.endnote??? ???item.export.type.bibtex???

Please use this identifier to cite or link to this item: https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/123456789/1499
Type: Dissertação
Title: Sistema neuro-fuzzy para classificação de calcificações em mamogramas
Author(s): Fernandes, Fabiano Cavalcanti 
First Advisor: Brasil, Lourdes Mattos
First co-advisor: Lamas, Janice Magalhães
???metadata.dc.contributor.referee1???: Guadagnin, Renato da Veiga
???metadata.dc.contributor.referee2???: Batista, Leonardo Vidal
Summary: No Brasil, o câncer de mama é a maior causa de óbitos por câncer entre as mulheres. Como suas causas são desconhecidas, o mesmo não pode ser prevenido. A presença de calcificações é um sinal importante para a detecção do carcinoma mamário. A detecção precoce é um aspecto chave para o controle do câncer de mama e a mamografia é um dos exames mais confiáveis para a detecção do câncer de mama. A análise de imagens em mamogramas para a detecção precoce do câncer de mama pode ser feita com maior eficiência se o radiologista estiver munido de ferramentas computacionais adequadas, devido à própria limitação do olho humano na análise detalhada em imagens de alta resolução e na identificação de padrões de calcificações da mama. As redes neurais artificiais são comprovadamente adequadas ao reconhecimento de padrões e, portanto, úteis como ferramentas de apoio ao diagnóstico médico. A presente dissertação propõe um sistema neuro-fuzzy para a classificação da região de interesse do mamograma, tratando-se especificamente de calcificações, como maligna ou benigna. Este trabalho será incorporado aos projetos VIRTUATLAS (Atlas Virtual de Anatomia e Fisiopatologia da Mama) e o IACVIRTUAL (Inteligência Artificial Aplicada na Modelagem e Implementação de um Consultório Virtual), em curso na Universidade Católica de Brasília.
Abstract: In Brazil breast cancer is the leading cause of death by cancer for women. Since the causes are unknown, it cannot be prevented. The presence of calcification clusters is an important sign for breast carcinoma detection. Mammography is one of the most reliable exams for breast cancer detection. Early detection is the key issue for breast cancer control and computer-aided diagnosis system can help radiologists in detection and diagnosing breastabnormalities. Artificial neural networks are suitable for pattern recognition tasks and therefore useful for medical diagnosis support. This study presents a fuzzy-neural system that classifies the mammogram calcification region of interest as benign or malign. The present system will be incorporated at VIRTUATLAS (Breast Physiopathology and Anatomy Virtual Atlas) and IACVIRTUAL (Artificial Intelligence applied to the Modeling and Implementation of a Virtual Medical Office) projects.
Keywords: redes neurais artificiais; ANFIS; mamografia; diagnóstico médico; calcificações
redes neurais artificiais
ANFIS
mamografia
diagnóstico médico
calcificações
artificial neural networks
ANFIS
mammography
medical diagnosis
calcifications
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Language: por
Parents: BR
Publisher: Universidade Católica de Brasília
Institution Abbreviation: UCB
Department: Informática
Program: Programa de Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação
Citation: FERNANDES, Fabiano Cavalcanti. Sistema neuro-fuzzy para classificação de calcificações em mamogramas. 2007. 94 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Brasília, Brasília, 2007.
Access Type: Acesso Aberto
URI:  https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/123456789/1499
Document date: 21-Jun-2007
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Texto Completo.pdf1.11 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.