Made available in DSpace on 2016-08-16T18:18:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE Lucio Flavio de Albuquerque Campos.pdf: 2195360 bytes, checksum: 81d7dbefdd6a7602831593716a16b445 (MD5) Previous issue date: 2013-06-14 / Breast Cancer remains the type of cancer with the largest incidence and mortality in women. The best method of prevention is early diagnosis, which is carried out with mammography. However, a mammogram is not effective when the breast has a composition of greater than 50% fibroglandular tissue, or dense tissue. Studies show that high breast density is identified as a risk factor for developing the disease, and because of this new diagnostic technique for cancer in patients with dense breasts are being studied. This thesis proposes a method for early diagnosis of cancer in dense breasts, considered in the literature as hard scanning and detection. The methodology applied in this work used MIAS database for tests, equalization adaptive of histogram and contrast stretching techniques for segmentation step, and independent component analysis maxima-relevance-minimal-redundance and support vector machine for classification step. The tests were carried out with 76 breast mammograms whose dense parenchyma s make detection difficult. From the tests, we obtained accuracy of 97.36% in the segmentation stage. Already in the classification stage was an accuracy of 97.2% with a sensitivity of 81.88% and specificity of 100%. Based on the results, considering that the method was performed only on mammograms difficult to detect, it can be considered that the method achieved excellent performance, justifying the test in larger databases, and eventually enabling their use in hospitals and radiology clinics. / O câncer de mama continua sendo o tipo de câncer de maior incidência e mortalidade entre as mulheres. O melhor método de prevenção é o diagnóstico precoce, que é realizado com o auxilio da mamografia. Contudo, a mamografia não é eficaz quando a mama apresenta uma composição superior a 50 % de tecido fibroglandular, ou seja, de tecido denso. Estudos comprovam que a densidade mamária elevada é apontada como um fator de risco para o desenvolvimento da doença, e devido a isso novas técnicas de diagnóstico de câncer em pacientes com mamas densas estão sendo estudados. Esta tese propõe um método de diagnóstico precoce de câncer, em mamas densas, consideradas pela literatura de difícil rastreio e detecção, com o objetivo de aumentar as chances de cura da paciente, e diminuir os casos de mortalidade da doença. A metodologia empregada no trabalho utilizou a base de dados MIAS para teste, técnicas de equalização adaptativa e alargamento de contraste, na fase de segmentação, e análise de componentes independentes, máxima relevância - mínima redundância e máquinas de vetor de suporte, na etapa de classificação. Os testes foram realizados com 76 mamogramas de mamas em que o parênquima denso dificulta a detecção. A partir dos testes realizados, obteve-se média de acerto de 97.36 % na etapa de segmentação. Já na etapa de classificação foi encontrada uma média de acerto de 97,2% com sensibilidade de 81.88% e especificidade de 100%. Baseado nos resultados encontrados, considerando que o método foi realizado apenas em mamogramas de difícil detecção, pode-se considerar que o método obteve excelente desempenho, justificando o teste em bases de dados maiores, e futuramente viabilizando seu uso em hospitais e clinicas de radiologia.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_RAQUEL MACHADO DE SOUSA.pdf: 3658389 bytes, checksum: 42d5adba41b1c3d2c90530fe77f43b2c (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / To ensure efficient combustion and emissions quality, as well as safety in the transport and handling of biodiesel, the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP) establishing, through Resolution No. 14 of 2012, quality standards and specifications for this biofuel, and for that many official or alternative methods may be used. In literature, it is possible to identify an increasing use of linear methods and non - linear in the recognition and classification standards applied to the monitoring of biodiesel quality. In this context, the Artificial Neural Networks (ANN) have shown to be quite viable, as a tool non - linear, in predicting biofuel properties. The present work proposes to assess the prediction of biodiesel quality properties using supervised training algorithms of ANNs. In order to contribute to a study to provide a network structure with a training algorithm that can perform better with good results in the prediction. Through the prediction of the properties of the biodiesel from the composition of the esters of the raw material, it is possible to assess the feasibility of using such raw materials for the synthesis of a quality biodiesel. In this work we obtained a better ANN architecture for iodine value prediction and viscosity. The results of the simulations showed that the ANNs are a technology that can be used to predict these properties, like other related composition of fatty acid esters. / Para assegurar uma combustão eficiente e qualidade nas emissões, bem como a segurança no transporte e manuseio do biodiesel, a Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) institui, por meio da Resolução nº 14 de 2012, parâmetros de qualidade e especificações para esse biocombustível, e para isso diversos métodos oficiais ou alternativos podem ser utilizados. Na literatura, é possível identificar uma crescente utilização de métodos lineares e não- lineares no reconhecimento e classificação de padrões aplicados ao monitoramento da qualidade de biodiesel. Nesse contexto, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm se mostrando bastante viáveis, como ferramenta não lineares, na predição de propriedades de biocombustíveis. O presente trabalho propõe avaliar a predição de propriedades de qualidade de biodiesel utilizando algoritmos de treinamento supervisionado de RNAs. De modo a contribuir com um estudo para se obter uma estrutura de rede com um algoritmo de treinamento que consiga bons resultados com melhor desempenho na predição. Por meio da predição das propriedades do biodiesel a partir da composição dos ésteres da matéria-prima, será possível avaliar a viabilidade da utilização de tal matéria-prima para a síntese de um biodiesel de qualidade. No presente trabalho obteve-se uma melhor arquitetura de RNA para predição de índice de iodo e viscosidade. Os resultados obtidos das simulações mostraram que as RNAs são uma tecnologia que pode ser utlizada para predizer essas propriedades, como outras relacionadas a composição de ésteres de ácidos graxos.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aurea Celeste da Costa Ribeiro.pdf: 590401 bytes, checksum: 1ec80bb8ac1a3e674ff49966fa9b383c (MD5) Previous issue date: 2009-06-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Diabetes is a disease caused by the pancreas failing to produce insulin. It is incurable and its treatment is based on a diet, exercise and drugs. The costs for diagnosis and human resources for it have become high and ine±cient. Computer- aided design (CAD) systems are essential to solve this problem. Our study proposes a CAD system based on the one-class support vector machine (SVM) method and the eficient coding with independent component analysis (ICA) to classify a patient's data set in diabetics or non-diabetics. First, the classification tests were done using both non-invasive and invasive characteristics of the disease. Then, we made one test without the invasive characteristics: plasma glucose concentration and 2-Hour serum insulin (mu U/ml), which use blood samples. We have obtained an accuracy of 99.84% and 99.28%, respectively. Other tests were made without the invasive characteristics, also excluding one non-invasive characteristic at a time, to observe the influence of each one in the final results. / Diabetes é uma doença causada pela falência do pâncreas em produzir insulina, é incurável e seu tratamento é baseado em dietas, exercícios e remédios. Os custos com o tratamento, diagnóstico na população e combate da doença tornam-se cada vez mais altos. Sistemas de auxíio ao diagnóstico da doença são uma das soluções para ajudar na diminuição dos custos com a doença. Nosso método propõe um sistema de auxílio de diagnóstico baseado nas máquinas de vetor de suporte para uma classe e na codificação eficiente através da análise de componentes independentes para classificar uma base de dados de pacientes em diabéticos e não-diabéticos. Primeiramente, foram feitos testes de classificação com as características não- invasivas e invasivas da base de dados juntas. Em seguida, fizemos um teste sem as características invasivas da base de dados, que são glicose e insulina em jejum, que são feitas com a coleta sanguínea. Obteve-se uma taxa de acurácia de 99,84% e 99,28%, respectivamente. Outros testes foram feitos sem as características invasivas, tirando uma característica não-invasiva por vez, com o fim de observar a influência de cada uma no resultado final.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciana Fortes Farias.pdf: 24712291 bytes, checksum: d8760f57e945d0cde298c31a44b38539 (MD5) Previous issue date: 2009-11-04 / This work is discussed the conceptual model of a multi-agent system for environmental monitoring with the use of biomarkers of aquatic organisms present in the port complex of São Luís-Maranhão-Brasil, second most important in the country in cargo handling. Located in the São Marcos Bay, this complex have an estuarine ecosystems which have suffered attacks in the current process of economic development, caused by intense port handling, dumping of ballast water and washing the vessels, overfishing, introduction of exotic species in the middle pollution in urban and industrial effluents, subject to severe environmental impacts that should be monitored. Methodologically, the modeling of the monitoring solution, we used the existing environmental conditions and aquatic life caught in two different sites of the port complex, the first in a potentially contaminated area and the second in a contamination-free (control), proposing the creation of a network of sensors in these locations. Invest conceded data by Carvalho-Neta (2007) whose research includes to catch fish in these perimeters, then submitting them for laboratory analysis to measure the enzyme activity of glutathione S-transferase (GST) and Catalase (CAT), the result was processed and recorded in bio-ontology . The core of the solution of Multi-agent system is based on the results derived from the biochemical analysis of GST, inspiring the modeling software agent that simulates the behavior of this enzyme. The solution also includes an application running on mobile devices that makes the collection of environmental variables in the selected points, validates them and makes the inference of those who could not be collected. Multi-agent System for Environmental Monitoring of the Port Complex of the Island of São Luís-Maranhão- Brasil, therefore, is made up of the bio-ontology, sensor networking, mobile application collection and inference of data from environmental conditions, software agents to simulate biochemical analysis, calculation of GST activity and other staff related to the maintenance and security of the SMA. / Nesta dissertação é discutido o modelo conceitual de um sistema multiagente para monitoramento ambiental com uso de marcadores biológicos de organismos aquáticos presentes no complexo portuário de São Luís-MA, segundo mais importante do país em movimentação de carga. Situado na Baía de São Marcos, esse complexo possui um dos ecossistemas estuarinos que mais têm sofrido agressões no atual processo de desenvolvimento econômico, provocadas pela intensa movimentação portuária, despejo de água de lastro e lavagem dos navios, pesca predatória, introdução de espécies exóticas no meio, poluição por efluentes domésticos e industriais, sujeitando o ambiente a fortes impactos ambientais que devem ser monitorados. Metodologicamente, na modelagem da solução de monitoramento, utilizou-se o registro das condições ambientais e de organismos aquáticos capturados em dois pontos distintos do complexo portuário: o primeiro, em uma área potencialmente contaminada e o segundo em uma livre de contaminação (controle), propondo-se a criação de uma rede de sensores nesses locais. Empregou-se dados cedidos por Carvalho-Neta (2007) cuja pesquisa contou com a captura de peixes nesses perímetros, submetendo-os posteriormente a análise laboratorial para medição da atividade enzimática da Glutationa s- Transferase (GST) e Catalase (CAT), tendo todos os resultados processados e registrados em bio-ontologia. O núcleo da solução do Sistema Multiagente baseia-se nos resultados oriundos da análise bioquímica da GST, inspirando a modelagem de agente de software que simula o comportamento desta enzima. Todos esses dados foram registrados em bio-ontologia. A solução contempla também uma aplicação executada em dispositivos móveis que realiza a coleta das variáveis abióticas nos pontos selecionados, valida-as e realiza a inferência daquelas que não puderam ser coletadas. O Sistema Multiagente para Monitoramento Ambiental do Complexo Portuário da Ilha de São Luís, portanto, é constituído pelo conjunto da bio-ontologia, rede de sensores, aplicação móvel de coleta e inferência de dados das condições do meio ambiente, agentes de software para simulação de análise bioquímica, cálculo da atividade da GST e outros agentes relacionados à manutenção e segurança do SMA.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fausto Lucena de Oliveira.pdf: 744487 bytes, checksum: 189e44c92f58b262f0b8901410cec223 (MD5) Previous issue date: 2006-02-23 / The estimation of heart rate variability (HRV) makes use of the RR intervals obtained from the electrocardiogram (ECG) and prevails as a standard procedure to analyze the modulation regulated by the autonomous nervous system. Moreover, many works have been trying to show that is possible to obtain the HRV from the systolic blood pressure (SBP). Those works often present results of the comparison in the time and frequency domains between the HRV calculated from the RR intervals and the discrete series composed by the maximum values of SBP. However, these comparisons were shown to be reliable only over time domain, for they exhibit disparities on the high frequency bands. In this work we show that the reported disparities on high frequencies could be related to many procedures adopted during the processing of these signals to extract the intervals referred to the cardiac cycles. Here, we use a recent technique called heart instantaneous frequency, proposed to calculate the HRV from both ECG and blood pressure (BP) signals, with the benefit of being more robust to undesired artifacts than the usual peak detectors. Then, we present temporal and spectral results with nonsignificant statistical differences between the HRV extracted from both ECG signals using peak detectors and BP waveforms using the HIF algorithm. / O calculo da variabilidade de frequencia cardıaca (HRV) se utiliza dos intervalos RR obtidos a partir do eletrocardiograma (ECG) e prevalece como um procedimento padrão para se analisar a modulação do sistema nervoso autonomo. Apesar disso, um grande numero de trabalhos tem tentado mostrar que é potencialmente útil obter a HRV a partir da pressão sanguinea sistólica (PSS). Estes estudos geralmente apresentam resultados da comparação no domınio do tempo e frequencia entre a HRV obtida a partir dos intervalos RR com a serie discreta formada pelos valores maximos da PSS. Entretanto, essas comparações mostraram haver apenas confiabilidade nos parametros temporais, pois apresentam disparidades nas bandas de alta frequencia. Neste trabalho, nós mostramos que as diferenças apresentadas nas altas frequencias podem estar relacionadas com os vários procedimentos adotados durante o processamento desses sinais ao se extrair os intervalos referentes aos ciclos cardıacos. Aqui, nós usamos uma técnica recente denominada de frequencia instantanea cardıaca (HIF, do inglês heart instantaneous frequency), que foi proposta para se calcular a HRV tanto com sinais de ECG quanto de pressão sanguınea (PS), com a vantagem de ser mais robusta aos artefatos indesejados que os usuais detectores de pico. Assim, nós mostramos resultados temporais e espectrais com diferenças estatısticas insignificantes entre a HRV extraıda a partir do ECG usando detectores de pico com os obtidos pelas formas de onda de PS usando o algoritmo HIF.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sidcley Pereira Gomes.pdf: 4576085 bytes, checksum: 5969f56106d77776c17330c476ba26de (MD5) Previous issue date: 2010-05-28 / One important information for the classification of epilepsy is the cortical localization of the discharges source. Juvenile myoclonic epilepsy (JME) is an idiopathic generalized epilepsy (IGE) that typically presents generalized tonic-clonic, myoclonic, or absence seizures, or a combination of these. In typical cases of JME, the seizures are usually bilateral and symmetric, and EEG shows generalized interictal epileptiform discharges and a generalized seizure pattern that also is bilaterally synchronous. Despite of the generalized pattern of this type of epilepsy, there are some electroencephalographic and clinical features that suggest focal origin for the discharges. In this work, EEG recordings of six patients were analyzed in order to find evidences for this cortical origin in JME. The analysis of the signals was based on independent component analysis (ICA) for separating epileptiform discharges from artifacts and other brain sources; then the discharge components were used to spatially localize its source. In the six patients the dipole sources were localized mainly in the frontal region, what suggests an important participation of the frontal lobe for this kind of epilepsy. / Uma informação importante para a classificação da epilepsia é a localização cortical das suas fontes de descargas. A epilepsia mioclônica juvenil (EMJ) é uma epilepsia generalizada idiopática (EIG), que tipicamente apresenta crises tônico-clônicas, mioclônicas , crises de ausênica ou uma combinação destas. Em casos típicos de EMJ, as crises são geralmente bilaterais e simétricas, e o EEG mostra descargas epileptiformes interictais generalizadas em um padrão geralmente sincrônico. A despeito dos padrões generalizados deste tipo de epilepsia, há algumas características eletroencefalográficas e clínicas que sugerem uma origem focal para estas descargas. Neste trabalho, os registros de EEG de seis pacientes foram analisados, afim de encontrar evidências para uma origem cortical em EMJ. O processamento dos sinais foi baseado na técnica de análise de componentes independentes (ICA), com a finalidade de separar descargas epileptiformes de artefatos e de outras fontes cerebrais. Após esse processo, as componentes de descargas foram usadas para localizar espacialmente suas fontes. Em seis pacientes, as fontes dipolo foram localizadas principalmente nas regiões frontais, o que sugere uma importante participação do lobo frontal para esse tipo de epilepsia.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel Rodrigues Ericeira.pdf: 2002346 bytes, checksum: df76ac081a5d0e5816a81b5699935561 (MD5) Previous issue date: 2011-03-17 / Mammography is the exam of the breast, used as breast cancer prevention and also as a diagnostic method. This exam, which consists in an X-Ray of the breast, allows cancer detection. The purpose of this work is to use image processing techniques and computer vision to help specialists in detecting suspect regions and masses in digital mammographies. The first stage of the methodology consists in pre-processing the images to make them more suitable to registration, through noise reduction, image segmentation and re-scale. The next stage presents bilateral left and right breast image pairs registration. In order to correct position and compression differences that occur during the exams, rigid registration (followed by optic flow deformable registration) was applied in each image pair. Corresponding pairs of regions were related and their mutual variations were measured through cross-variogram spatial description. On the next stage, a training model for a Support Vector Machine (SVM) was created using as characteristics the cross-variogram values of each pair of regions of 180 cases. This SVM was tested for 100 new cases. The region pairs that contained lesions were classified as suspect regions , and the other regions as non-suspect regions . From the suspect regions, variogram characteristics were extracted as tissue texture descriptors. The regions that contained masses were classified as mass regions and the other regions as non-mass regions . Stepwise linear discriminant analysis was applied to select the most significant characteristics to train the second SVM. Tests with 30 new cases were performed for the trained SVM final classification in mass or non-mass . The best case presented on the final classification: 96% accuracy, 100% sensitivity and 95,34% specificity. The worst case presented: 70% accuracy, 100% sensitivity and 67,56% specificity. On average, the 30 cases presented: 90% accuracy, 100% sensitivity and 85% specificity. / A mamografia é um exame de mama, utilizado de forma preventiva ao câncer de mama e também como método diagnóstico. Este exame, que consiste em uma radiografia das mamas, permite a detecção do câncer. O objetivo deste trabalho é utilizar técnicas de processamento de imagens e visão computacional para auxiliar especialistas na detecção de regiões suspeitas e detecção de massas mamárias em mamografias digitais. A primeira etapa da metodologia consiste em pré-processar as imagens de forma a torná-las mais apropriadas ao registro, através de redução de ruído, segmentação e re-dimensionamento. A etapa seguinte apresenta o registro bilateral de pares de mamas esquerda e direita. Para corrigir as diferenças de posicionamento e compressão ocorridas no momento do exame, o método de registro rígido foi aplicado (seguido do método de registro deformável com fluxo óptico) para cada par de imagens. Pares de regiões correspondentes foram relacionados e suas variações foram medidas através do descritor espacial variograma cruzado. Na etapa seguinte, foi criado um modelo para treinamento de uma Máquina de Vetores de Suporte (MVS) utilizando como características os valores de variograma cruzado de cada par de janelas de 180 casos. Esta MVS foi testada em 100 novos casos. Os pares que continham lesões foram classificados como regiões suspeitas ; as demais, como regiões não-suspeitas . Destas regiões suspeitas, foram extraídas características de variograma como descritores de textura de tecido. As regiões que continham massas foram classificadas como regiões de massa e as demais como regiões de não-massa . Análise linear discriminante stepwise foi aplicada para selecionar as características mais significativas para treinamento de uma segunda MVS. Foram realizados testes com 30 novos casos para a classificação final pela MVS treinada em massa e nãomassa . O melhor resultado apresentou na classificação final: 96% de acurácia, 100% de sensibilidade e 95,34% de especificidade. O pior caso apresentou: 70% de acurácia, 100% de sensibilidade e 67,56% de especificidade. Em média, os 30 casos apresentaram: 90% de acurácia, 100% de sensibilidade e 85% de especificidade.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leonardo Martins.pdf: 1400853 bytes, checksum: 3b6aa06e1c4b580a53150460124fdeaa (MD5) Previous issue date: 2007-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Breast cancer is a serious public health problem in several countries of the world. Computer-Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success in aid to health care professionals. The goal of such systems is not to replace the professional, but join forces in order to early detect the different types of cancer. The main contribution of this work is to present a methodology for detecting masses in digitized mammograms using the algorithm Growing Neural Gas for the segmentation of the image and Ripley’s K function to describe the texture of segmented objects. The classification of these objects is accomplished through a Support Vector Machine (SVM), which separates them into two groups: masses and non-masses. The methodology obtained 89,30% of accuracy and a rate of 0,93 false-positive per image. / O câncer de mama apresenta-se como um grave problema de saúde pública em vários países do mundo. Sistemas de Detecção e Diagnóstico baseados em computador (CAD/CADx) vêm sendo usados com relativo sucesso no auxílio aos profissionais de saúde. O objetivo de tais sistemas não é substituir o profissional, mas unir forças com o objetivo de detectar precocemente os diferentes tipos de câncer. A principal contribuição deste trabalho é apresentar uma metodologia para detecção de massas em imagens mamográficas digitais, utilizando para tanto o algoritmo Growing Neural Gas para a segmentação da imagem e a função K de Ripley para descrever a textura dos objetos segmentados. A classificação desses objetos é feita através de uma Máquina de Vetor de Suporte (Support Vector Machine - SVM), a qual separa os mesmos em dois grupos: massa e não-massa. A metodologia obteve 89,30% de acerto e uma taxa de 0,93 falso-positivos por imagem.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joao Rodrigo Ferreira.pdf: 1547613 bytes, checksum: a9c7e73154b7e9a72733f9f2e20a55fe (MD5) Previous issue date: 2007-12-07 / The lung cancer is a disorder with significant prevalence in several countries worldwide. The hard treatment and the fast progress of the disease increase the mortality rates. The main factor contributing to a successful treatment is an early diagnosis. However possible omissions in the scan analysis can lead to late diagnosis, compromising all the treatment. In order to present a computational tool aimed at nodules detection, that can be used as a second opinion to the specialist, this master thesis proposes a methodology for nodules detection that is totally automatic, robust and consistent. The methodology is based on successive refinements for the segmentation of computed tomography images using morphologic techniques to obtain nodule candidates. The false positive reduction is achieved by SVM based on geometric and texture features. The tests, performed with real scans, indicate the feasibility of the proposed method. In automatic detection performed on 33 cases the methodology reached 95.21% of correctness with 0.42 false positives and 0.15 false negative per scan. / O câncer de pulmão é uma enfermidade com prevalência significativa em diversos países no mundo todo. O difícil tratamento e a progressão rápida da doença fazem com que os índices de mortalidade das pessoas acometidas por este mal sejam muito altos. O principal fator contribuinte para um tratamento de sucesso, entretanto, é o diagnóstico precoce. Contudo possíveis omissões na análise dos exames podem levar a um diagnóstico tardio, comprometendo todo o tratamento. Com o intuito de oferecer uma alternativa computacional de auxílio à detecção de nódulos, servindo como uma segunda opinião para o médico, este trabalho propõe uma metodologia totalmente automática, robusta e consistente. A metodologia é fundamentada em refinamentos sucessivos da segmentação sobre imagens de tomografia computadorizada utilizando técnicas morfológicas para a obtenção de candidatos a nódulo. A redução de falsos positivos é efetivada pelo SVM com base em características geométricas e de textura. Os testes realizados com exames reais indicam a viabilidade da solução proposta. Na detecção automática realizada sobre 33 casos a metodologia atingiu 95,21% de acerto com uma média de 0,42 falsos positivos e 0,15 falsos negativos por exame.

CAPES / As neoplasias mamárias de canídeos constituem aproximadamente 52% de todas as neoplasias que acometem as fêmeas desta espécie. Atualmente, estudos realizados com tumores mamários humanos têm mostrado que o uso da técnica de difração de raios X possibilita a identificação e diferenciação de estruturas moleculares de tecidos. Porém, são escassos os trabalhos que usam desta técnica para estudar a carcinogênese mamária canina. Com intuito de identificar alterações nas estruturas moleculares de tecidos mamários caninos saudáveis, 101 amostras distribuídas em 26 tecidos normais, 33 tecidos neoplásicos malignos e 42 tecidos neoplásicos benignos conservadas em formol 10% , com laudos prescritos por especialistas, foram submetidas à técnica de difração de raios X. As amostras foram irradiadas no difratômetro de raios X próprio para pó SHIMADZU XRD 7000 composto por uma fonte de raios X de ânodo Cu com energia Kα= 8,04 keV, utilizado no modo reflexão. Os ângulos de incidência dos fótons sobre a amostra variaram de 3° a 37° e com esta variação angular os feixes espalhados pela amostra foram detectados em passos de 1/3 de grau com tempo de contagem de 20 s. Foram aplicados fatores de correção associados ao arranjo experimental com a finalidade de corrigir o perfil de espalhamento medido e possibilitar a identificação de alterações estruturais dos tecidos. A partir das correções foram determinados perfis de espalhamento típicos para cada grupo de amostras e identificadas alterações por meio das posições e intensidade relativa dos picos. Ainda pode-se verificar que os os resultados obtidos neste trabalho apresentaram semelhanças aos encontrados na literatura expondo assim a existência de semelhanças entre tecidos mamários caninos e tecidos mamários humanos. Esta técnica aplicada em neoplasias caninas apresenta potencial para estudo do câncer de mama da humano. / Canine mammary neoplasms represent approximately 52 % of all neoplasms that affect females of this species. Currently studies with human mammary tumors have shown that the use of X-ray diffraction technique allows the identification and differentiation of molecular structures of tissues. However, few studies have used this technique to study canine mammary carcinogenesis. In order to identify alterations in the molecular structures of healthy canine mammary tissues 101 samples distributed among 26 normal tissues, 33 malignant neoplastic tissues and 42 benign neoplastic tissues preserved in 10% formaldehyde, with reports prescribed by specialists, were submitted to a diffraction technique. The samples were irradiated by the SHIMADZU XRD 7000 powder-specific X-ray diffractometer composed of an X-ray anode of Cu with an energy of Kα= 8.04 keV, used in the reflection mode. The angles of incidence of the photons on the sample ranged from 3° to 37° and, with in this angular variation the beams scattered around the sample were detected in steps of a third of degree with a time of counting of 20 seconds. In order to correct the scattering profile provided by the equipment software and to allow the identification of alterations at the molecular level of the tissues submitted to the technique, correction factors associated to the experimental arrangement were calculated. After corrections for each group of samples, were obtained and molecular changes were identified by the peak positions and relative intensity of the peaks. The findings of this work presented similarities to those found in the literature for humans thus suggesting the possibility for ussing canine tissue as a model for diagnostic and therapy studies. This technique applied to canine neoplasias presents a potential for the study of the woman's breast cancer.