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Caracterização de sinais secundários em imagens mamográficas por redes neurais artificiais para auxílio ao diagnóstico do câncer de mama

Texto completo
Autor(es):
Renan Caldeira Menechelli
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD)
Data de defesa:
Membros da banca:
Homero Schiabel; Simone Elias Martinelli; Agma Juci Machado Traina
Orientador: Homero Schiabel
Resumo

O constante aumento do número de novos casos de câncer de mama vem despertando interesse na elaboração de módulos de esquemas CAD a fim de proporcionar um diagnóstico de maior precisão. Entretanto, a maioria das pesquisas está empenhada em detectar ou classificar fatores primários presentes em imagens mamográficas, como módulos e microcalcificações. Áreas assimétricas, retração de mamilo, linfonodos axilares, entre outros, são considerados como fatores secundários no diagnóstico do câncer de mama, apesar de poderem alertar para o surgimento não só dessa, mas de outras doenças no futuro. Por isso, essa pesquisa contempla a implementação de um sistema computacional capaz de auxiliar na detecção e classificação, conforme padrão BI-RADS®, de regiões que contenham sinais secundários capazes de levantar suspeitas da presença ou surgimento do câncer de mama, em imagens mamográficas digitais, utilizando técnicas inteligentes e automáticas de processamento de imagens e redes neurais artificiais. A acurácia alcançada em cada etapa foi: detecção de assimetria de 82,8%, retração de mamilo de 95% e Az = 0,93, detecção de linfonodos axilares = 74,9%. Objetiva-se que o resultado do trabalho seja inserido como um dos módulos de um protótipo de esquema CADx em mamografia, a fim de ampliar o conjunto de informações a serem usadas na classificação de cada caso sob análise, visando o aumento da precisão diagnóstica. (AU)

Processo FAPESP: 10/13909-9 - Desenvolvimento de um software para auxiliar a detecção e classificação de assimetrias em imagens mamográficas digitais
Beneficiário:Renan Caldeira Menechelli
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado