Made available in DSpace on 2016-08-16T18:18:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Daniel Duarte Costa.pdf: 3067192 bytes, checksum: b9a8d78583596a2e1dff6298c4a89014 (MD5) Previous issue date: 2012-12-06 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Breast cancer is the leading cause of cancer death among women in Western countries. To improve the accuracy of diagnosis by radiologists and doing it so early, new computer vision systems have been developed and improved with the passage of time. Some methods of the detection and classification of lesions in mammography images for computer systems diagnostic (CAD) were developed using different statistical techniques. In this thesis, we present methodologies of CADs systems to detect and classify mass regions in mammographic images, from two image databases: DDSM and MIAS. The results show that it is possible by these methods to obtain a detection rate of up to 96% of mass regions, using efficient coding technique and K-means clustering algorithm. To classify regions in mass or non-mass correctly, was obtained a success rate up to 90% using the independent component analysis (ICA) and linear discriminant analysis (LDA). From these results generated a web application, called SADIM (Sistema de Auxílio a Diagnóstico de Imagem Mamográfica), which can be used by any registered professional. / O câncer de mama é a principal causa de morte por câncer na população feminina dos países ocidentais. Para melhorar a precisão do diagnóstico por radiologistas e fazê-lo de forma precoce, novos sistemas de visão computacional têm sido criados e melhorados com o decorrer do tempo. Alguns métodos de detecção e classificação da lesão em imagens radiológicas, por sistemas de diagnósticos por computador (CAD), foram desenvolvidos utilizando diferentes técnicas estatísticas. Neste trabalho, apresentam-se metodologias de sistemas CADs para detectar e classificar regiões de massa em imagens mamográficas, oriundas de duas bases de imagens: DDSM e MIAS. Os resultados mostram que é possível, através destas metodologias, obter uma taxa de detecção de até 96% das regiões de massa, utilizando a técnica de codificação eficiente com o algoritmo de agrupamento k-means, e classificar corretamente as regiões de massa em até 90% utilizando-se das técnicas de análise de componentes independentes (ICA) e análise discriminante linear (LDA). A partir destes resultados gerou-se uma aplicação web, denominada SADIM (Sistema de Auxílio a Diagnóstico de Imagem Mamográfica), que pode ser utilizado por qualquer profissional cadastrado. Palavras-chave: processamento de imagens médicas; diagnóstico auxiliado por computador; mamografias análise de imagens; codificação eficiente.