Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-17T17:18:53Z No. of bitstreams: 1 GeraldoBraz.pdf: 4561857 bytes, checksum: de79b8d705a7a3132f4a83979788cf8b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T17:18:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GeraldoBraz.pdf: 4561857 bytes, checksum: de79b8d705a7a3132f4a83979788cf8b (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / Breast cancer is configured as a global health problem that affects mainly the female population. It is known that early detection increases the chances of an effective treatment and improves the prognosis of the disease. With this goal, computacional tools have been proposed in order to assist the physician in the interpretation of mammography features providing detection and diagnosis of lesions. The challenge is to detect any lesios with high sensitivity rate while maintaining a small number of false positives. The main objective of this research is the development of an efficient methodology for mass detection in digitized mammograms. The detection task involves aspects of computer vision like find suspicious areas and describe them in a discriminatory way. This research evaluates the approaches of feature extraction using diversity analysis, geostatistics and concave geometry for the classification of previously identified suspicious regions using Support Vector Machine as a classifier techinique. The results are promising and reaches a high sensitivity rate jointly with a low mean rate of false positives per image when using concave geometry as features extraction approach. / O câncer de mama se configura como um problema de saúde mundial, que afeta principalmente a população feminina. É conhecido que a detecção precoce aumenta as chances de um tratamento efetivo, melhorando o prognóstico da doença. Com este objetivo, ferramentas computacionais têm sido propostas com a finalidade de auxiliar o especialista na interpretação do exame de mamografia, provendo funcionalidades de detecção e diagnóstico de lesões. Todavia, continua sendo um grande desafio detectar a lesão com alta taxa de sensibilidade, e garantir ao mesmo tempo que um número reduzido de falso positivos sejam gerados. Para tanto, metodologias que abordam extração de características textuais, probabilísticas ou baseada em modelo têm sido propostas para este fim. A pesquisa que remete este trabalho tem como objetivo principal a proposição de uma metodologia eficiente de detecção de regiões de massas em mamografias digitalizadas. A tarefa de detecção envolve aspectos de visão computacional relacionados a necessidade de encontrar regiões suspeitas e descrevê-las de maneira discriminatória. Esta pesquisa avalia a extração de características usando as abordagens de análise de diversidade, geoestatística e geométrica para a classificação das regiões suspeitas detectadas usando a Máquina de Vetores de Suporte como classificador. Os resultados encontrados são promissores ao obterem alta sensibilidade e baixa taxa média de falso positivos quando usando geometria côncava para extrair características.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:51:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1551003 bytes, checksum: ef7a12dee1027c9dad410d80a2413fed (MD5) Previous issue date: 2009-02-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of this work was to compare the bacterial diversity found in soils under eucalyptus with those found under native forest. Six areas belonging to Celulose Nipo-Brasileira - CENIBRA were studied; three of them were eucalyptus plantations and three were preserved native forests. They were located in two different projects of the company, the Crystal Lake and the Jacinto Lake, bearing two classes of soils, Latosol and Fluvic Neosol. Sampling was performed in March 2008 and bacterial diversity was assessed for the α-Proteobacteria, β-Proteobacteria, γ-Proteobacteria, Actinobacteria and Firmicutes phyla. Denaturing Gradient Gel Electrophoresis (DGGE) was carried out for genetic diversity analysis and the resolved gel images were analyzed with the GELCOMPARII® software (Applied Maths, Inc - Texas USA). Shannon Weaver diversity indexes were calculated by means of the software Diversity of Species v. 2.0 (W.C Rodrigues - Lizaro Soft - Entomologists of Brazil - Brazil) The highest diversity indexes for total bacteria (Eubacteria), β-Proteobacteria, γ-Proteobacteria, and Actinobacteria was found in soils of native forests. Soils under eucalyptus forests displayed the highest diversity index for α- Proteobacteria and Firmicutes. The phylum α-Proteobacteria was the dominant one in Latosol and Neosol, both under eucalyptus and native forests. Diversity among Firmicutes and γ-Proteobacteria was also expressive; however, diversity of Actinobacteria and β-Proteobacteria was lowest in all areas studied. Diversity indexes averages among all phyla, when classes of soils were compared, were higher for Latosols, except for those of Firmicutes. The highest Eubacteria diversity index in soils under native forests as compared to those displayed under eucalyptus corroborates the hypothesis that plant coverage determines shifts in the microbial communities diversity. / Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a diversidade bacteriana de solos sob plantio de eucalipto com a encontrada sob solos de mata nativa da região. O estudo abrangeu seis áreas da Empresa Celulose Nipo-Brasileira, sendo três áreas destinadas ao plantio de eucalipto e três áreas de mata nativa conservada, em dois projetos da empresa, o da Lagoa Cristal e o da Lagoa do Jacinto, em solos de duas classes, Latossolo e Neossolo flúvico. A amostragem foi realizada nas seis áreas em março de 2008 para a realização das análises de diversidade de bactérias pertencentes aos filos α-Proteobacteria, β-Proteobacteria, γ-Proteobacteria, Actinobacteria e Firmicutes. A eletroforese em gel com gradiente desnaturante (DGGE), foi a técnica de escolha, sendo a análise da diversidade genética, com uso das imagens dos geis, realizada com o software GelComparII® (Applied Maths, Inc. - Texas USA). Para os cálculos do índice de diversidade de Shannon-Weaver foi utilizado o software Diversidade de Espécies v-2.0 (W. C. Rodrigues - Lizaro Soft - Entomologistas do Brasil - Brasil). No estudo da comunidade de bactérias totais (Eubacteria) e de β-Proteobacteria, γ-Proteobacteria e Actinobacteria, o maior índice de diversidade correspondeu a solos sob mata nativa. Para α-Proteobacteria e Firmicutes os maiores índices foram os encontrados para solos sob eucalipto. O filo α-Proteobacteria foi o caracterizado como o dominante em Latossolo e Neossolo, tanto nos sob eucalipto como nos sob mata nativa. A diversidade em Firmicutes e γ-Proteobacteria foi também expressiva, porém em Actinobacteria e β-Proteobacteria a diversidade foi menor em todas as áreas em estudo. As médias dos índices de diversidade de filos considerando as classes de solo foram maiores em Latossolo, excetuando-se a de Firmicutes, em que a maior diversidade foi em solo sob eucalipto. O maior índice de diversidade de Eubacteria em solos sob mata dos que nos solos sob eucalipto corroborou a afirmativa de que a cobertura vegetal determina alterações na diversidade da comunidade microbiana.