Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na segmentação e classificação de nódulos em imagens de ultrassonografia de mama

Autor(es)

Karem Daiane Marcomini

• 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: 2013-03-26

Membros da banca

Homero Schiabel; Antonio Adilton Oliveira Carneiro; Maria Cristina Ferreira de Oliveira

• Orientador: Homero Schiabel

Resumo

Muitos procedimentos vêm sendo desenvolvidos para auxiliar no diagnóstico precoce do câncer de mama. Nesse âmbito, a ultrassonografia tornou-se uma ferramenta indispensável na distinção entre lesões benignas e malignas. Devido a subjetividade na interpretação de imagens, os esquemas CAD têm oferecido ao especialista uma segunda opinião mais precisa e confiável. Nesse propósito, essa pesquisa apresenta uma metodologia para a detecção e caracterização automática de achados ultrassonográficos da mama. Os ensaios tiveram por base a utilização de imagens obtidas por simuladores e, a partir de resultados consideráveis, foram aplicados sobre exames clínicos. O processo teve início com o emprego de um pré-processamento (filtro de wiener, equalização e filtro da mediana) para a minimização do ruído. Em seguida, cinco técnicas de segmentação foram averiguadas a fim de determinar a representação mais concisa. Dentre elas, a rede neural SOM mostrou-se como a mais relevante. Após a delimitação do objeto, foram definidas as características mais expressivas para a descrição morfológica do achado. Esses dados serviram de entrada para o classificador neural MLP. A acurácia alcançada durante o treinamento em imagens simuladas foi de 94,2%, produzindo um Az de 0,92. Para avaliar a generalização dos dados, foi efetuada a classificação com imagens desconhecidas ao sistema, tanto em simuladores quanto em exames clínicos, nesses casos a acurácia foi de 90% e 81%, respectivamente. O classificador proposto apresentou-se como uma importante ferramenta de auxílio ao diagnóstico em ultrassonografias de mama. (AU)

• Processo FAPESP: 10/14194-3 - Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na classificação de nódulos em imagens de ultrassonografia de mama
• Beneficiário: Karem Daiane Marcomini
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado