Este trabalho apresenta um método computacional que classifica as mamografias no padrão de densidade BI-RADS, visando auxiliar a detecção precoce do câncer de mama, seja essa realizada por análise visual ou por auxílio computadorizado. A classificação das mamografias em bancos padronizados objetiva eliminar conflitos entre laudos mamográficos de diferentes profissionais, bem como quanto à conduta médica a ser seguida. Entretanto, o estabelecimento de bancos feito visualmente e principalmente em períodos diferentes dificulta sua uniformização, proporcionando uma classificação muito subjetiva e relativamente grosseira em conseqüência a grande variação entre e inter observadores. O método desenvolvido permitiu classificar as imagens independentemente da subjetividade própria à observação visual de quem organizou o banco ou da técnica de exposição aos raios X utilizada. Os resultados foram superiores a 92% mesmo para bancos de imagens totalmente diferentes. Esses resultados foram obtidos respeitando-se as possíveis diferenças de interpretações de diversas equipes médicas. Além do estabelecimento de banco de mamografias com limiares entre as composições bem quantificadas, com esta ferramenta, tanto os estagiários poderão ser treinados para classificar as imagens no padrão de densidades do BI-RADS, respeitando as particularidades locais, quanto os resultados dos CAD poderão ser comparados. / This thesis presents a computational method that classifies the mammography into the composition of the breast tissue density patterns described in the BI-RADS protocol, intended to help in the early detection of breast cancer, either if this detection happens to be realized by visual analysis or by computerized support. The classification of the mammography in standardized database intends to eliminate issues between mammography awards of distinct professionals and the correct medical conduct to be followed. However, the determination of database only visually, especially in different periods, difficult it\'s to standardize, causing an extremely subjective classification and relatively superficial in consequence of the large inter-and intraobserver variability. The method allows classifying the images independently of the subjective quality of the visual analysis from who organized the database or from the technique of the exposition to X-ray employed. The results were superior of 92% even to database totally distinct. These results were obtained respecting eventual differences of interpretation from several medical groups. Beside the establishment of mammography database with thresholding between the well quantified categories, this methodology will consent to probationers to be trained for classify the images according to the composition of the breast tissue density patterns described in the BI-RADS, respecting its local particularity. Likewise, with this methodology, the results from CAD would be compared.

Este trabalho apresenta um método computacional que classifica as mamografias no padrão de densidade BI-RADS, visando auxiliar a detecção precoce do câncer de mama, seja essa realizada por análise visual ou por auxílio computadorizado. A classificação das mamografias em bancos padronizados objetiva eliminar conflitos entre laudos mamográficos de diferentes profissionais, bem como quanto à conduta médica a ser seguida. Entretanto, o estabelecimento de bancos feito visualmente e principalmente em períodos diferentes dificulta sua uniformização, proporcionando uma classificação muito subjetiva e relativamente grosseira em conseqüência a grande variação entre e inter observadores. O método desenvolvido permitiu classificar as imagens independentemente da subjetividade própria à observação visual de quem organizou o banco ou da técnica de exposição aos raios X utilizada. Os resultados foram superiores a 92% mesmo para bancos de imagens totalmente diferentes. Esses resultados foram obtidos respeitando-se as possíveis diferenças de interpretações de diversas equipes médicas. Além do estabelecimento de banco de mamografias com limiares entre as composições bem quantificadas, com esta ferramenta, tanto os estagiários poderão ser treinados para classificar as imagens no padrão de densidades do BI-RADS, respeitando as particularidades locais, quanto os resultados dos CAD poderão ser comparados. / This thesis presents a computational method that classifies the mammography into the composition of the breast tissue density patterns described in the BI-RADS protocol, intended to help in the early detection of breast cancer, either if this detection happens to be realized by visual analysis or by computerized support. The classification of the mammography in standardized database intends to eliminate issues between mammography awards of distinct professionals and the correct medical conduct to be followed. However, the determination of database only visually, especially in different periods, difficult it\'s to standardize, causing an extremely subjective classification and relatively superficial in consequence of the large inter-and intraobserver variability. The method allows classifying the images independently of the subjective quality of the visual analysis from who organized the database or from the technique of the exposition to X-ray employed. The results were superior of 92% even to database totally distinct. These results were obtained respecting eventual differences of interpretation from several medical groups. Beside the establishment of mammography database with thresholding between the well quantified categories, this methodology will consent to probationers to be trained for classify the images according to the composition of the breast tissue density patterns described in the BI-RADS, respecting its local particularity. Likewise, with this methodology, the results from CAD would be compared.

Submitted by Priscilla Araujo (priscilla@ibict.br) on 2016-10-13T19:24:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese-JoiceCardoso.pdf: 3135800 bytes, checksum: 1d8708703eb3a010bf4bd6f4a6d0b57e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-13T19:24:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese-JoiceCardoso.pdf: 3135800 bytes, checksum: 1d8708703eb3a010bf4bd6f4a6d0b57e (MD5) Previous issue date: 2013-03-15 / O trabalho aborda a indexação de imagens fotográficas em bancos de imagens para publicidade, justificada pela proliferação de fotografias na atual sociedade da informação e sua divulgação rápida e online. Os bancos de imagem se apresentam como recurso para os publicitários que demandam de tempo para a criação de anúncios, pois oferecem coleções fotográficas selecionadas, com tratamento documental direcionado ao usuário. Objetiva investigar procedimentos para a representação e recuperação de fotografias arquivadas em bancos de imagens, visando obter subsídios para reflexão e desenvolvimento de esquema teórico para indexação de fotografias em arquivos digitais. A análise qualitativa foi realizada a partir da identificação de elementos na literatura sobre publicidade direcionada ao público feminino, para definição de atributos visando atender demandas de conteúdo publicitário. Selecionou-se o banco de imagens Latinstock para o desenvolvimento da análise empírica por oferecer coleções para uso publicitário, ser em português e explicitar os princípios adotados na análise conceitual das fotografias. As amostras investigadas indicam que os atributos usados pelo banco de imagem são compatíveis com a representação de aspectos subjetivos/abstratos da fotografia, e que o uso de substantivos e adjetivos na indexação atendem aos elementos identificados na literatura de publicidade. Concluiu-se que a indexação de imagens para publicidade compreende atributos técnicos, figurativos e subjetivos. / The research approaches the indexing of images in images databank for advertising, justified by the proliferation of photographs in the information society and its rapid online dissemination. Image databank are presented as a resource for advertisers that demand time for creating ads because they offer selected photographic collections with the documentary directed the user. Work aims to investigate procedures for the representation and retrieval of archived photographs in image databanks, in order to obtain subsidies for reflection and development of theoretical scheme for indexing photos into digital files. Qualitative analysis was performed based on the identification of elements in the advertising literature targeted to a female audience, to define attributes to meet the demands of advertising content. Stock photos Latinstock was selected to the empirical analysis by offering collections for advertising use, in Portuguese and explains the principles adopted in the conceptual analysis of the photographs. The samples investigated indicate that the attributes used by the image databank are compatible with the photo representation of subjective and abstracts aspects, and the use of nouns and adjectives in indexing meet the elements identified in the advertising literature. It was concluded that indexing of images for advertising comprises technical, figurative and subjective attributes.