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Uso de imagens termográficas de mama para análise de patologias através da comparação entre diversos classificadores estatísticos

A técnica de inspeção através de imagens termográficas tem se mostrado um procedimento promissor com respeito ao diagnóstico precoce de anomalias mamárias. A termografia é um exame simples, indolor, não-invasivo, que não usa radiação ionizante e é de baixo custo. Cisto e tumores apresentam uma eleva...

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Main Author: VILA NOVA, Ramon de Lima
Other Authors: LIMA, Rita de Cassia Fernandes de
Format: masterThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2018
Subjects:
Engenharia Mecânica
Termografia
Câncer de mama
Processamento de imagens termográficas
Dados intervalares
Distância de Mahalanobis
Classificação estatística
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/27978
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id ir-123456789-27978
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spelling ir-123456789-279782019-10-26T03:16:43Z Uso de imagens termográficas de mama para análise de patologias através da comparação entre diversos classificadores estatísticos VILA NOVA, Ramon de Lima LIMA, Rita de Cassia Fernandes de ARAUJO, Marcus Costa de http://lattes.cnpq.br/0754775276737694 http://lattes.cnpq.br/4457435468771667 Engenharia Mecânica Termografia Câncer de mama Processamento de imagens termográficas Dados intervalares Distância de Mahalanobis Classificação estatística A técnica de inspeção através de imagens termográficas tem se mostrado um procedimento promissor com respeito ao diagnóstico precoce de anomalias mamárias. A termografia é um exame simples, indolor, não-invasivo, que não usa radiação ionizante e é de baixo custo. Cisto e tumores apresentam uma elevada atividade metabólica provocando variações de temperaturas nestas regiões que podem ser detectados através de uma avaliação adequada de termogramas. A detecção do tipo de anomalia é realizada por meio de uma análise das suas características e as anomalias podem ser avaliadas e separadas em classe com o auxílio de classificadores estatísticos. O presente trabalho tem como objetivo utilizar métodos de classificação de imagens termográficas. Para isso, são apresentadas duas propostas de classificação de imagens digitais. A primeira proposta consiste em utilizar um classificador de quatro classes (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), baseado na distância mínima de Mahalanobis para dados intervalares. A segunda proposta consiste em realizar a combinação de classificadores com o objetivo de se obter melhores resultados de classificação para anomalias mamárias, dando ênfase à taxa de acerto (ou acurácia) e à sensibilidade à Classe Maligno. A primeira abordagem de classificação obteve 72,71% de taxa de acerto e 96,30% de sensibilidade à Classe Maligno. A segunda abordagem, que consiste na combinação de classificadores, obteve 71,15% de taxa de acerto e 87,18% de sensibilidade à Classe Maligno, para um classificador multiclasse (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), enquanto que, para um classificador binário (Câncer e Não-Câncer), os resultados obtidos com a combinação de classificadores foram de 94,21% de taxa de acerto do classificador e 95,26% de sensibilidade à Classe Maligno. CAPES The technique of inspection of infrared images has been shown to be a promising procedure for the early diagnosis of breast abnormalities. Thermography is a simple examination, painless, non-invasive, that does not use ionizing radiation, and it is a low cost examination. Cyst and tumors have a high metabolic activity causing temperature variations in those regions that can be detected by an accurate evaluation of the breast thermograms. The detection of the specific breast disorder is performed by means of an statistical analysis of the selected characteristics. The abnormalities are evaluated and separated in classes with the aid of statistical classifiers. The present work aims to use methods of classifying infrared breast images. Two types of classifications are proposed. The first proposal used a classifier considering four classes (Malignant, Benign, Cyst and Normal), based on the minimum distance of Mahalanobis for interval data. The second proposal performed the combination of classifiers in order to obtain better classification results for breast abnormalities. The first classification approach obtained 72,71% of accuracy and 96,30% of sensitivity to the Malignant Class. The second approach, consisting of the combination of classifiers, obtained 71,15% of accuracy and 87,18% of sensitivity to the Malignant Class for a multiclass classifier (Malignant, Benign, Cyst and Normal). Considering a binary classifier (Cancer and Non-Cancer), the results obtained with the combination of classifiers were 94,21% of accuracy and 95,26% of sensitivity to the Malignant Class. 2018-12-04T21:14:24Z 2018-12-04T21:14:24Z 2017-09-01 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/27978 por openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Engenharia Mecanica
institution REPOSITORIO UFPE
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Dados intervalares
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VILA NOVA, Ramon de Lima
Uso de imagens termográficas de mama para análise de patologias através da comparação entre diversos classificadores estatísticos
description A técnica de inspeção através de imagens termográficas tem se mostrado um procedimento promissor com respeito ao diagnóstico precoce de anomalias mamárias. A termografia é um exame simples, indolor, não-invasivo, que não usa radiação ionizante e é de baixo custo. Cisto e tumores apresentam uma elevada atividade metabólica provocando variações de temperaturas nestas regiões que podem ser detectados através de uma avaliação adequada de termogramas. A detecção do tipo de anomalia é realizada por meio de uma análise das suas características e as anomalias podem ser avaliadas e separadas em classe com o auxílio de classificadores estatísticos. O presente trabalho tem como objetivo utilizar métodos de classificação de imagens termográficas. Para isso, são apresentadas duas propostas de classificação de imagens digitais. A primeira proposta consiste em utilizar um classificador de quatro classes (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), baseado na distância mínima de Mahalanobis para dados intervalares. A segunda proposta consiste em realizar a combinação de classificadores com o objetivo de se obter melhores resultados de classificação para anomalias mamárias, dando ênfase à taxa de acerto (ou acurácia) e à sensibilidade à Classe Maligno. A primeira abordagem de classificação obteve 72,71% de taxa de acerto e 96,30% de sensibilidade à Classe Maligno. A segunda abordagem, que consiste na combinação de classificadores, obteve 71,15% de taxa de acerto e 87,18% de sensibilidade à Classe Maligno, para um classificador multiclasse (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), enquanto que, para um classificador binário (Câncer e Não-Câncer), os resultados obtidos com a combinação de classificadores foram de 94,21% de taxa de acerto do classificador e 95,26% de sensibilidade à Classe Maligno.
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