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Banca de DEFESA: THIAGO PAIVA FREIRE

2014-01-28 11:28:14.215

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: THIAGO PAIVA FREIRE
DATA: 30/01/2014
HORA: 15:00
LOCAL: Auditório do Núcleo de Computação Aplicada - NCA/CCET/UFMA
TÍTULO: CLASSIFICAÇÃO EM NÓDULOS E NÃO NÓDULOS BASEADO EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA USANDO ÍNDICES DE DIVERSIDADE E MÁQUINA DE VETOR DE SUPORTE
PALAVRAS-CHAVES: Máquina de Vetor de Suporte, Índice de diversidade, Nódulo pulmonar.
PÁGINAS: 71
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: O câncer de pulmão é a principal causa de morte dentre as doenças por neoplasia. O diagnóstico precoce do câncer em seus estágios iniciais é de fundamental importância na prevenção da morte do paciente acometido desse mal. Sistemas de auxilio médico por meio de sistemas computacionais são ótimas ferramentas de suporte aos profissionais de radiologia, pois diminuem os erros por fadiga do radiologista. E a etapa de redução de falsos positivos é de fundamental importância nesse processo, pois ela é responsável por reduzir o espaço de busca do médico. Este trabalho objetiva a análise do uso de medidas de diversidade como descritores de textura de estruturas internas ao parênquima pulmonar, com a finalidade de classifica-las em nódulos de não nódulos. A metodologia proposta se baseia em técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Algumas dessas técnicas são amplamente utilizadas em aplicações neste âmbito, como os algoritmos de melhoramento de imagens. As medidas de diversidade foram aplicadas em círculos e anéis concêntricos a fim de descrever melhor as estruturas analisadas. Uma comparação com medidas geométricas é feita a fim de validar a eficiência das medidas propostas. Neste trabalho foi aplicado uma metodologia evolutiva α-Genética para seleção do melhor modelo para classificação dos candidatos a nódulos. Resultados promissores foram encontrados, em testes com 833 exames, por meio de validação cruzada, alcançou-se uma sensibilidade de 90,45%, com 92,51% de acurácia e um valor de área da curva ROC de 0,897.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 407686 - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA
Presidente - 1225010 - ARISTOFANES CORREA SILVA
Externo à Instituição - AURA CONCI - UFF
Externo ao Programa - 2663672 - JOAO DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA

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