Made available in DSpace on 2016-01-26T12:51:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lidiamariarbatistadasilva_dissert.pdf: 704096 bytes, checksum: f7be6357fe128cc459a3a697cab13d68 (MD5) Previous issue date: 2010-12-07 / Introduction: Head and neck cancer is a collective term defined by anatomical and topographical basis to describe malignant tumors of the upper aerodigestive tract. This anatomical region includes the oral cavity, pharynx and larynx, having as the main risk factors smoking and alcoholism. The most representative hystologic type from head and neck cancer was squamous cell carcinoma (HNSCC), with more than 500,000 new cases worldwide every year. Folate deficiency is associated with increased risk of several types of cancer and alterations in folate metabolism may contribute to the process of carcinogenesis by influencing DNA methylation and genomic stability. Polymorphisms in genes encoding enzymes involved in this pathway may alter enzyme activity and consequently interfere in concentrations of homocysteine and Sadenosylmethionine that are important for DNA synthesis and cellular methylation reactions. Objectives: Investigate MTHFD1 G1958A, BHMT G742A, TC2 C776G and TC2 A67G polymorphisms involved in folate metabolism on head and neck cancer risk, and the association between these polymorphisms with primary site, tumor extension, lymph node involvement and prognosis of the disease. Patients and Methods: Were included in the study 694 individuals (240 patients with head and neck cancer and 454 controls). Molecular analysis was made by genomic DNA from peripheral blood and genetic alterations were investigated by Polymerase Chain Reaction-restriction Fragment Length Polymorphism (PCR-RFLP) and Real Time-PCR. Socio-demographic data were obtained from patient´s medical records and interview of the controls. Results: Multiple logistic regression showed that tobacco, alcohol and age over 42 years were predictors for the disease (P<0.05). Hardy-Weinberg equilibrium showed that the genotypic distributions were in equilibrium for both groups in all polymorphisms studied. The MTHFD1 1958GA or AA genotypes associated with tobacco (P=0.04) and alcohol (P=0.03) consumption increase the risk for head and neck cancer (HNSCC). These same genotypes were found in higher proportion in patients with advanced stage tumors (P=0.04) and in patients with lower survival (P=0.01). TC2 C776G polymorphism (P=0.03) were less frequent in patients with age over 52 years and TC2 A67G polymorphism (P=0.04) were less frequent in patients with 52-63 years. TC2 C776G polymorphism was not associated to HNC, however was present in higher proportion in patients with pharynx as primary site of tumor (P=0.02). Conclusions: Are predictors for head and neck cancer, regardless of the gene, tobacco and alcohol consumption and age over 42 years. The presence of MTHFD1 G1958A polymorphism associated to tobacco and alcohol consumption may modulate the risk for disease development. / Introdução: Câncer de cabeça e pescoço é um termo coletivo definido por bases anatômicas e topográficas para descrever tumores malignos do trato aerodigestivo superior. Esta região anatômica inclui a cavidade oral, faringe e laringe, tendo como principais fatores de risco o tabagismo e o etilismo. O tipo histológico mais representativo de todos os cânceres de cabeça e pescoço é o carcinoma espinocelular (HNSCC), com mais de 500 mil casos novos no mundo todos os anos. Deficiência de folato no organismo está associada ao aumento do risco de vários tipos de câncer e alterações neste metabolismo podem contribuir para o processo de carcinogênese por influenciar as reações de metilação do DNA e a estabilidade genômica. Polimorfismos em genes que codificam enzimas envolvidas no metabolismo do folato podem alterar a atividade enzimática e interferir nas concentrações de homocisteína, Sadenosilmetionina e outros produtos do metabolismo, importantes para a síntese de DNA e reações de metilação celular. Objetivos: Avaliar a influência dos polimorfismos MTHFD1 G1958A, BHMT G742A, TC2 C776G e TC2 A67G em pacientes com carcinoma espinocelular de cabeça e pescoço e em indivíduos controle sem história da neoplasia, além de verificar a associação entre os polimorfismos e os sítios primários de ocorrência, extensão do tumor, comprometimento de linfonodos, e o prognóstico da doença. Pacientes e Métodos: Foram incluídos no estudo 694 indivíduos (240 pacientes com câncer de cabeça e pescoço e 454 controles). Foi feita análise molecular através de extração de DNA genômico de sangue periférico e as alterações genéticas foram investigadas por meio das técnicas de Reação em Cadeia da Polimerase (PCR) em tempo real e Análise de Polimorfismo de Comprimento de Fragmento de Restrição (PCR-RFLP). Os dados sócio-demográficos foram obtidos através do prontuário dos pacientes e entrevista dos indivíduos controles. Resultados: Regressão logística múltipla mostrou que tabagismo, etilismo e idade superior a 42 anos foram preditores da doença (P<0,05). As distribuições genotípicas estiveram em equilíbrio de Hardy- Weinberg em ambos os grupos em todos os polimorfismos estudados. Os genótipos MTHFD1 1958GA ou AA associados ao tabagismo (P=0,04) e etilismo (P=0,03) aumentaram o risco de carcinoma espinocelular de cabeça e pescoço. Estes mesmos genótipos estiveram presentes em maior proporção em pacientes com tumores em estadios mais avançados T3 e T4 (P=0,04) e em pacientes com menor sobrevida (P=0,01). O polimorfismo TC2 C776G (P=0.03) esteve presente em menor frequência em pacientes com idade superior a 52 anos e o polimorfismo TC2 C776G (P=0.03) em pacientes com idade entre 52-63 anos. O polimorfismo TC2 C776G não foi relacionado ao risco da doença, porém esteve presente em alta proporção em pacientes que tiveram a faringe como sítio primário de ocorrência do tumor. Conclusões: São preditores para o câncer de cabeça e pescoço, independentemente da variável genética o uso de tabaco, álcool e idade superior a 42 anos. A presença do polimorfismo MTHFD1 G1958A associado aos hábitos tabagista e etilista podem modular o risco para o desenvolvimento da doença.

Made available in DSpace on 2016-01-26T12:51:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 paulo saad_tese.pdf: 455472 bytes, checksum: 76fed03b80932ea6f964693d4c8d92cf (MD5) Previous issue date: 2006-06-19 / Cigarettes accounts for the death of millions of people a year worldwide, directly related to lung cancer. Some studies have shown that larger plasmatic indexes of beta-carotene or a great ingestion of foods rich in carotenoids diminish the risk of developing this neoplasia. On the other hand, studies suggest that the smokers' lung can alter the metabolism of beta-carotene, that is, producing greater risk of cell alterations and neoplasias. It is probable that the alpha-tocopherol has beneficial effect on this association. Objective: To evaluate the participation of beta-carotene and alpha-tocopherol in the development of lung cancer induced by urethane and its relationship with cigarette exposition. Material and Method: Balb C mice were divided into 10 groups: G1(cigarette), G2 (cigarette and urethane), G3 (only urethane), G4, G5 and G6 (cigarette, urethane and beta-carotene to 0.25, 0.05 and 0.005%, respectively), G8 (urethane and beta-carotene to 0.25%), G7, G10 and G11 (cigarette, urethane and beta-carotene to 0.25 and alpha-tocopherol 0.25; 0.05 and 0.005%, respectively).The exposition to the cigarette was for 10 minutes, twice a day, 5 days a week, during 16 weeks. For induction of tumors, urethane was administered intraperitonealy, in the dose of 3.0mg/Kg. Nodules and hyperplasias were quantified; morphometric analyses of the nodules were performed. Kruskal-Wallis and of Mann-Whitney tests were used for statistical analysis. Results: Group G3 presented greater number of nodules (P=0.001), smaller stromal fraction (P=0.011) and greater sum of the tumor area (P=0.047) compared to group G2. Group G8 showed smaller number of nodules (P=0.013) and hyperplasias (P=0.05) compared to group G3. Both smaller doses of beta-carotene (G5 and G6) were statistically similar, although with smaller number of nodules when compared to group G4 (P=0.04). Group G4 presented smaller number of hyperplasias than G8, however, the number of nodules did not alter (P=0.045%). Stromal fraction of groups G3 and G4 was similar, although smaller than G2 and G5 (P=0.011). According to the alpha-tocopherol, the stromal fraction of group G7 was greater than the one of the groups G2, G3, G4 and G10 (P=0.011). The 0.25%-beta-carotene diet increased the area of the nodules, demonstrated by the largest area (P=0.03), smaller area (P=0.03), sum of the areas (P=0.018) and average of the areas (P=0.006) in group G4 when compared to G2. Conclusion: According to these results, it was concluded that passive tobacco can be a protecting factor in the evolution of tumors induced by urethane in mice, however, there is no evidence that this could be dose-dependent. The supplementation of beta-carotene in 0.25%-dose can also be a protecting factor, however, associated to passive tobacco it has smaller effect than in lower doses (0.05 and 0.005%). The exposition to cigarette smoke does not alter the number of nodules induced by urethane in mice when in the presence of 0.25%-beta-carotene diet; however the hyperplasia number with the presence of the cigarette diminished. The association of the alpha-tocopherol to the 0.25%- beta-carotene and the passive tobacco produces a protecting factor, mainly in the dose of 0.25%. / O hábito de fumar cigarros é responsável pela morte de milhões de pessoas por ano em todo o mundo, estando diretamente relacionado ao câncer de pulmão. Estudos demonstraram que maiores índices plasmáticos de beta-caroteno ou a grande ingestão de alimentos ricos em carotenóides diminuem o risco de desenvolver esta neoplasia. Por outro lado, existem estudos que sugerem que o pulmão de fumantes pode alterar o metabolismo do beta-caroteno, gerando maior risco de alterações celulares e neoplasias. É provável que o alfa-tocoferol tenha efeito benéfico sobre esta associação. Objetivo: Avaliar a participação do beta caroteno e do alfa-tocoferol no desenvolvimento de câncer de pulmão induzido por uretana e sua relação com a exposição ao cigarro. Material e Método: Camundongos Balb C foram divididos em 10 grupos: G1(cigarro), G2(cigarro e uretana), G3 (uretana), G4, G5 e G6 (cigarro, uretana e beta-caroteno a 0,25; 0,05 e 0,005% respectivamente), G8 (uretana e Beta-caroteno a 0,25%), G7, G10 e G11 (cigarro, uretana e beta-caroteno a 0,25 e alfa-tocoferol a 0,25; 0,05 e 0,005% respectivamente). A exposição ao cigarro ocorreu durante 10 minutos, 2 vezes por dia, 5 dias por semana, por 16 semanas. Para a indução de tumores, foi administrada uretana por via intraperitoneal na dose de 3,0mg/Kg. Foram quantificados nódulos e hiperplasias, realizada análise morfométrica dos nódulos e submetidos aos testes de Kruskal-Wallis e de Mann-Whitney para análise estatística. Resultados: O grupo G3 apresentou maior número de nódulos (P=0,001), menor fração estromal (P=0,011) e maior soma da área de tumor (P=0,047) comparado ao grupo G2. O grupo G8, mostrou-se com menor número de nódulos (P=0,013) e hiperplasias (P=0,05) comparados ao grupo G3. As duas doses menores de beta-caroteno (G5 e G6) se mostraram estatisticamente semelhantes, porém com menor número de nódulos quando comparados ao grupo G4 (P=0,04). O grupo G4 apresentou menor número de hiperplasias que G8, porém o número de nódulos não se alterou (P=0,045). A fração estromal dos grupos G3 e G4 foram semelhantes, porém menores que G2 e G5 (P=0,011). Quanto ao alfa-tocoferol, a fração estromal do grupo G7 foi maior que a dos grupos G2, G3, G4 e G10 (P=0,011). A dieta com beta-caroteno a 0,25% aumentou a área dos nódulos, demonstrada pela maior área (P=0,03), menor área (P=0,03), soma das áreas (P=0,018) e média das áreas (P=0,006) no grupo G4 comparada com o grupo G2. Conclusão: Com estes resultados, concluiu-se que na evolução de tumores induzidos por uretana em camundongos o fumo passivo se comporta como um fator protetor, porém não há evidência de que seja dose-dependente. A suplementação de beta-caroteno na dose de 0,25% também age como protetor, porém associada ao fumo passivo tem efeito menor do que em doses mais baixas (0,05 e 0,005%). A exposição à fumaça do cigarro não altera o número de nódulos quando na presença de dieta com beta-caroteno a 0,25%, porém o número de hiperplasias com a presença do cigarro diminui. A associação do alfa-tocoferol ao beta-caroteno 0,25% e ao fumo passivo gera um fator protetor, principalmente na dose 0,25%.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / As metaloproteinases-2 (MMP-2) e -14 (MMP-14) e o inibidor tecidual de metaloproteinases tipo 2 (TIMP-2) participam de modo fundamental na transiÃÃo epitelial-mesenquimal e progressÃo tumoral-linfonodal de muitos tipos de cÃncer, inclusive o gÃstrico. O objetivo deste trabalho à avaliar a expressÃo das trÃs enzimas no carcinoma gÃstrico e metÃstases linfonodais e suas possÃveis participaÃÃes na progressÃo tumoral. Foram utilizados 83 casos de gastrectomias por cÃncer gÃstrico (histotipo intestinal = 53 casos; difuso = 30 casos), e seus respectivos linfonodos, dos arquivos do Departamento de Patologia e Medicina Legal/UFC. Foi realizado tissue microarray e imunohistoquÃmica com anticorpo monoclonal anti-MMP-2, anti-MMP-14 e anti-TIMP-2, avaliada atravÃs dos seguintes escores: 0 = ausÃncia de imunomarcaÃÃo ou raras cÃlulas marcadas (< 5%); 1 = marcaÃÃo discreta na maioria (> 50%) das cÃlulas tumorais ou inflamatÃrias mononucleadas (muitos dos quais identificados como macrÃfagos pelo CD68) ou marcaÃÃo moderada em minoria de cÃlulas (< 50%); 2 = marcaÃÃo moderada na maioria (> 50%) das cÃlulas tumorais ou inflamatÃrias mononucleadas ou marcaÃÃo intensa em minoria de cÃlulas (< 50%); 3 = marcaÃÃo intensa na maioria (> 50%) das cÃlulas tumorais ou inflamatÃrias mononucleadas. A expressÃo de MMP-2, MMP-14 e TIMP-2 nos mononucleares associados a tumores ocorreu com maior frequÃncia comparada à imunomarcaÃÃo em mononucleares da mucosa normal, com diferenÃa significativa em relaÃÃo a TIMP-2 (40/53 vs 12/26; *p = 0,0128, teste exato de Fisher). MMP-2 foi muito mais presente nas mulheres (p = 0,0248) enquanto TIMP-2 ocorreu predominantemente apÃs os 50 anos (p = 0,0034). A expressÃo dos trÃs biomarcadores nos carcinomas gÃstricos primÃrios foi muito superior nos mononucleares, em relaÃÃo Ãs cÃlulas neoplÃsicas, sobretudo para a MMP-2 (16/46 vs 5/46; *p = 0,0118), que tambÃm prevaleceu em mononucleares das metÃstases linfonodais em tumores dos histotipos intestinal e difuso (13/16 vs 4/19; ***p = 0,0006). Neste estudo, a expressÃo preponderante dos trÃs imunomarcadores pelos mononucleares do conjuntivo reforÃa o papel central destas cÃlulas e do microambiente tumoral na progressÃo do cÃncer gÃstrico. A maior expressÃo de TIMP-2 no sÃtio primÃrio à sugestiva do efeito inibitÃrio desta enzima sobre MMP-2 e MMP-14, que parecem participar principalmente em fases mais avanÃadas da progressÃo tumoral-linfonodal. A MMP-14, atravÃs dos mononucleares, parece estar mais envolvida na progressÃo do cÃncer gÃstrico difuso do que a MMP-2 e seu inibidor tissular.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-05-17T22:00:57Z No. of bitstreams: 1 SabrinaDamianse.pdf: 871013 bytes, checksum: 1d5fef56ed73d762fa195bbdb1500bab (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-17T22:00:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SabrinaDamianse.pdf: 871013 bytes, checksum: 1d5fef56ed73d762fa195bbdb1500bab (MD5) Previous issue date: 2016-07-15 / The multiple endocrine neoplasia type 1 (MEN1) is a genetic syndrome with autosomal dominant transmission, characterized by tumors of the parathyroid, anterior pituitary and pancreas. Primary hyperparathyroidism is the most common clinical presentation in MEN1 and evaluation of patients with pituitary adenomas for the presence of hyperparathyroidism could identify patients with this syndrome. The aim of this study was to identify the frequency of MEN1 by serum calcium and parathyroid hormone measurement in patients with pituitary adenomas followed at the Endocrinology Service of the Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão (HUUFMA). This is a descriptive study with data collected from the patients' medical charts in june 2015 to may 2016. We evaluated 300 patients with pituitary adenoma subtypes (128 prolactinomas, 67 acromegaly, 22 corticotropinomas, 3 gonadotropinomas and 80 adenomas clinically nonfunctioning) finding a frequency of 1.3% of MEN1 patients among patients with adenomas pituitary. Patients with MEN1 were mostly female and the average age at diagnosis of pituitary adenoma was 42.7 years, ranging between 24 and 57 years old. Pituitary tumors of these patients were more often macroadenoma and the predominant subtype was somatotropinoma. At initial diagnosis, our patients had apparently sporadic pituitary lesions, however, or were confirmed with MEN1 early because they already have signs and/or symptoms of hyperparathyroidism, or have been diagnosed very late caused mild symptoms of parathyroid disease. Therefore, screening measures serum calcium and PTH in patients with pituitary adenomas are recommended, primarily, because these tests are necessary to identify the most common disease in MEN1, primary hyperparathyroidism. The study contributed to the identification of new patients with MEN 1 in those patients with pituitary adenomas with the benefit of early diagnosis, appropriate therapeutic approach and genetic counseling in family forms. / A neoplasia endócrina múltipla tipo 1 (NEM1) é uma síndrome genética, com transmissão autossômica dominante, caracterizada por tumores da paratireóide, da hipófise anterior e do pâncreas. O hiperparatireoidismo primário é apresentação clínica mais frequente na NEM1 e a avaliação dos pacientes com diagnóstico de adenomas hipofisários quanto à presença de hiperparatireoidismo poderia identificar pacientes com esta síndrome. O objetivo deste estudo foi identificar a frequência de NEM1 a partir das dosagens séricas de cálcio e paratormônio em pacientes portadores de adenomas hipofisários acompanhados no Serviço de Endocrinologia do Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão (HUUFMA). Trata-se de um estudo descritivo com dados coletados a partir dos prontuários de atendimento dos pacientes no período de junho de 2015 a maio de 2016. Foram avaliados 300 pacientes com diagnóstico de adenoma hipofisário de diferentes subtipos (128 prolactinomas, 67 acromegálicos, 22 corticotropinomas, 3 gonadotropinomas e 80 adenomas clinicamente não-funcionantes) encontrando-se uma frequência de 1,3% de pacientes NEM1 dentre os portadores de adenomas hipofisários. Os pacientes com NEM1 eram, em sua maioria, do sexo feminino e a média de idade ao diagnóstico da lesão hipofisária foi de 42,7 anos, variando entre 24 e 57 anos de idade. Os tumores hipofisários desses pacientes eram mais frequentemente macroadenomas e o subtipo predominante foi somatotropinoma. Ao diagnóstico inicial, dos pacientes eram, aparentemente, portadores de lesões pituitárias esporádicas, no entanto, ou foram confirmados precocemente com NEM1, pois já possuíam sinais e/ou sintomas relacionados ao hiperparatireoidismo, ou foram diagnosticados muito tardiamente devidos sintomas leves da doença paratireoidiana. Portanto, o rastreio com dosagens de cálcio e PTH séricos em pacientes portadores de adenomas hipofisários é recomendado, principalmente, por serem exames necessários para identificar a doença mais frequente na NEM1, o hiperparatireoidismo primário. O estudo contribuiu para identificação de novos pacientes com NEM 1, naqueles portadores de adenomas hipofisários com o benefício do diagnóstico precoce, abordagem terapêutica adequada e aconselhamento genético nas formas familiares.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-05-30T19:36:59Z No. of bitstreams: 1 GiovanniLucca.pdf: 1608375 bytes, checksum: 90ad0a568a12b861d1a2a3467c275a12 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-30T19:36:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GiovanniLucca.pdf: 1608375 bytes, checksum: 90ad0a568a12b861d1a2a3467c275a12 (MD5) Previous issue date: 2017-01-31 / CAPES / Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide, which accounts for more than 17% percent of the total cancer related deaths. However, its early detection may help in a sharp drop in this mortality rate. Because of the arduous analysis process, alternatives such as computational tools that use image processing techniques and pattern recognition have been widely developed and explored for the early diagnosis of this disease, providing a second opinion to the specialist and making this process faster. Therefore, this work proposes a methodology for the diagnosis of slice-based lung nodules extracted from computed tomography images using evolutionary convolutional neural networks. Firstly, the nodules are divided into two sub-regions using the Otsu algorithm based on the particle swarm optimization algorithm. Then, the slices of the nodules and the slices of their sub-regions were resized to the 28 x 28 dimension and given as input simultaneously to the networks. The architecture of the model was composed of three convolutional neural networks sharing the same fully connected layer at the end. Being a parameterized model, the genetic algorithm was applied to optimize some parameters, such as the number of filters in the convolution layers and the number of neurons in the hidden layer. The proposed methodology was tested on the Lung Image Database Consortium and the Image Database Resource Initiative, resulting in a sensitivity of 94.66 %, specificity of 95.14 %, accuracy of 94.78 % and area under the ROC curve of 0.949. / O câncer de pulmão é a maior causa de morte por câncer em todo mundo, representando mais de 17% do total de mortes relacionadas com câncer. No entanto, sua detecçãao precoce pode ajudar em uma queda acentuada nesta taxa de mortalidade. Devido ao árduo processo na análise dos exames por imagens, alternativas como sistemas computacionais que utilizam técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões têm sido amplamente desenvolvidos e explorados para o diagnóstico precoce desta doen¸ca, provendo uma segunda opinião para o especialista e tornando esse processo mais rápido. Diante disso, este trabalho propõe uma metodologia para o diagnóstico de nódulos pulmonares baseado nas fatias extraídas da tomografia computadorizada usando as redes neurais convolucionais evolutivas. Primeiramente, os nódulos são divididos em duas sub-regiões utilizando o algoritmo de Otsu baseado no algoritmo de otimização por enxame de partículas. Em seguida, as fatias dos nódulos e as fatias das suas sub-regiões foram redimensionadas para a dimensão 28 x 28 e dadas como entrada simultaneamente às redes. A arquitetura do modelo foi composta por três redes neurais convolucionais compartilhando a mesma camada completamente conectada no final. Tratando-se de um modelo parametrizado, o algoritmo genético foi aplicado para otimização de alguns parâmetros, tais como a quantidade de filtros nas camadas de convolução e a quantidade de neurônios na camada oculta. A metodologia proposta foi testada na base de imagens Lung Image Database Consortium e a Image Database Resource Initiative, resultando em uma sensibilidade de 94,66%, especifidade de 95,14%, acurácia de 94,78% e área sob a curva ROC de 0,949.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-05-30T21:09:57Z No. of bitstreams: 1 JoaoDiniz.pdf: 2606559 bytes, checksum: 262a9c98db11667d3a482c378ab78b50 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-30T21:09:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoaoDiniz.pdf: 2606559 bytes, checksum: 262a9c98db11667d3a482c378ab78b50 (MD5) Previous issue date: 2017-02-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Breast cancer is the type of cancer that most affects women and is one of the leading causes of death worldwide. Aiming to aid the detection and diagnosis of this pathology, several techniques in the image area are being created serving as a second opinion. It is known that mammograms of the left and right breast present a high degree of symmetry, and when there is a sudden difference between the pairs, it can be considered suspicious. It is also emphasized that the breast can present different density of the tissue and this can be a factor that makes difficult the detection and diagnosis of the lesions. Thus, the objective of this work is to develop an automatic methodology for the detection of mass regions in pairs of digitized mammograms adapted to breast density, using image processing and species comparison techniques to determine asymmetric regions in the breasts together with neural convolutional networks for Classification of breast density and regions in masses and not masses. The proposed methodology is divided into two phases: training phase and test phase. In the training phase will be created three models using convolutional neural networks, the first able to classify the breast as density and the last two to classify regions of mass and non-mass in dense and non-dense breasts.The steps are in aligning the breasts so that it is possible to make a comparison between the pairs. When comparing, asymmetric regions will be segmented, these regions will undergo a process of reduction of false positives in order to eliminate regions that are not masses. Before classifying the remaining regions, the breasts undergo the process of density classification by the model obtained in the training phase. Finally, for each type of breast, a model will classify the regions segmented into masses and not masses. The methodology presented excellent results, in the non-dense breasts reaching sensitivity of 91.56 %, specificity of 90.73 %, accuracy of 91.04 % and rate of 0.058 false positives per image. Dense breasts showed 90.36 % sensitivity, 96.35 % specificity, 94.84 % accuracy and 0.027 false positives per image. The results show that the methodology is promising and can be used to compose a CAD system, serving as a second option for the expert in the task of detecting mass regions. / O cãncer de mama é o tipo de câncer que mais acomete as mulheres e uma das principais causas de morte em todo o mundo. Visando auxiliar a detecção e diagnóstico desta patologia, diversas técnicas na érea de imagem estão sendo criadas servindo como um auxílio ao especialista. Sabe-se que mamografias esquerda e direita apresentam alto grau simetria, e quanto há uma diferença brusca entre os pares, pode-se considerar algo de suspeito. Ressalta-se também que a mama pode apresentar densidade diferente do tecido e isso pode ser um fator que dificulte na detecção e diagnóstico das lesões. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia automática de detecção de regiões de massa em pares de mamografias digitalizadas adaptada à densidade da mama, utilizando técnicas de processamento de imagens e comparação de espécies para determinar regiões assimétricas nas mamas juntamente com redes neurais convolucionais para classificação de densidade da mama e de regiões em massas e não massas. A metodologia proposta é dividida em duas fases: fase de treinamento e fase de teste. Na fase de treinamento serão criados três modelos utilizando redes neurais convolucionais, o primeiro capaz de classificar a mama quanto a densidade e os dois últimos classificam regiões de massa e não massa em mamas densas e não densas. Na fase de teste, imagens de mamografia da base DDSM passarão por várias etapas a fim de segmentar regiões assimétricas que serão posteriormente classificadas. As etapas resumem-se em alinhar as mamas para que seja possível fazer uma comparação entre os pares. Ao comparar, serão segmentadas regiões assimétricas, essas regiões passarão por processo de redução de falsos positivos a fim de eliminar regiões que não são massas. Antes de classificar as regiões restantes, as mamas passam pelo processo de classificação de densidade pelo modelo obtido na fase de treinamento. Por fim, para cada tipo de mama, um modelo irá classificar as regiões segmentadas em massas e não massas. O método proposto apresentou resultados promissores, nas mamas não densas atingiu sensibilidade de 91,56%, especificidade de 90,73%, 91,04% de acurácia e taxa de 0,058 falsos positivos por imagem. As mamas densas, apresentaram resultados de 90,36% de sensibilidade, 96,35% de especificidade, 94,84% de acurácia e 0,027 falsos positivos por imagem. Os resultados mostram que a metodologia é promissora e pode ser utilizada para compor um sistema CAD na tarefa de detectar regiões de massas.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T21:24:53Z No. of bitstreams: 1 AntonioCarvalho.pdf: 2731250 bytes, checksum: 35369a74be0aec3dd6b29a792c37fc35 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T21:24:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntonioCarvalho.pdf: 2731250 bytes, checksum: 35369a74be0aec3dd6b29a792c37fc35 (MD5) Previous issue date: 2016-10-10 / Lung cancer has been identi ed as the leading cause of death among cancer patients worldwide. The high rates of deaths and instances of records of this type of cancer worldwide demonstrate the importance of the development and research in order to produce resources for the detection and early diagnosis of this disease. Because of the exhaustive analysis process, alternatives such as computational tools that use image processing techniques and pattern recognition have been widely explored. Therefore, to assist the expert in the identi cation and diagnosis of nodules, systems are developed Computer-Aided Detection (CAD) and Computer-Aided Diagnostic (CADx). This thesis proposes the development of methods that reduce false positives, and the diagnosis of volumes of interest in computed tomography. The proposed methods are based on image processing techniques and pattern recognition. For this, biology concepts have been adapted and applied to the study of the branch of the diversity of species; such concepts are the phylogenetic diversity indexes used in this thesis as texture descriptors. In another aspect, techniques that measure the properties of the shape of radiological ndings have been developed and adapted. Subsequently, an evolutionary methodology is used for the selection of the best models for training. Finally, a support vector machine is applied to perform the classi cation. Promising results were found in the 833 tests that we performed; these tests were divided into 80% for training and 20% for testing. In general, for the best results, we have false positive reduction methods, an accuracy of 99.57%, sensitivity of 99.45%, speci city of 99.61%, and an ROC curve of 0.992. The results obtained for the classi cation of the degree of malignancy and benignity are: accuracy of 93.46%, sensitivity of 92.95%, speci city of 93.49%, and an ROC curve of 0.931. / O câncer de pulmão é apontado como a principal causa de morte entre os pacientes com câncer. As altas taxas de mortes e registros de ocorrências desse câncer em todo o mundo demonstram a importância do desenvolvimento e investigação, a fi m de produzir meios para a detecção e o diagnóstico precoce dessa doença. Devido ao exaustivo processo de análise, alternativas como ferramentas de cunho computacional que utilizam técnicas de processamento de imagens e do reconhecimento de padrões têm sido amplamente exploradas. Assim, para auxiliar o especialista na identifi cação e diagnóstico de nódulos, são desenvolvidos sistemas Computer-Aided Detection (CAD) e Computer-Aided Diagnostic (CADx). Esta tese propõe o desenvolvimento de métodos para redução de falsos positivos em um sistema CAD e diagnóstico de nódulos em tomografi a computadorizada. Os métodos propostas baseiam-se em técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Para tanto, foram adaptados e aplicados os conceitos da biologia no ramo do estudo da diversidade entre espécies, sendo esses os índices de diversidade logenética, usados nesta tese como descritores de textura. Em outro aspecto, foram desenvolvidas e adaptadas técnicas capazes de mensurar propriedades de forma dos achados radiológicos. Seguindo, usou-se uma metodologia evolutiva genética para seleção dos melhores modelos de treinamento. E por fi m, foi aplicada a máquina de vetor de suporte para realizar a classificação . Resultados promissores foram encontrados em teste com 833 exames divididos em 80% para treino e 20% para testes. Em linhas gerais, para os melhores resultados tem-se, nos métodos de redução de falsos positivos: uma acurácia de 99,57%, sensibilidade de 99,45%, especificidade de 99.61% e uma curva ROC de 0,992. Já nos resultados para a classificação quanto a taxa de malignidade e benignidade, obtiveram-se os seguintes valores: acurácia de 93,46%, sensibilidade de 92,95%, especificidade de 93,49% e uma curva ROC de 0,931.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-16T18:29:06Z No. of bitstreams: 1 JoberthSilva.pdf: 6383640 bytes, checksum: f18918eb45c49cb426b560e4daddf994 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T18:29:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoberthSilva.pdf: 6383640 bytes, checksum: f18918eb45c49cb426b560e4daddf994 (MD5) Previous issue date: 2013-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Breast cancer is worldwide the most common form of cancer affecting woman, sometimes in their lives, at the proportion of either one to nine or one to thirteen women who reach the age of ninety in the west world (LAURENCE, 2006). Breast cancer is caused by frequent reproduction of cells in various parts of the human body. At certain times, and for reasons yet unknown, some cells begin to reproduce at a higher speed, causing the onset of cellular masses called neoplasias, or tumors, which are new tissue formation, but from pathological origin. This work has proposed a method of automatic detection of masses in digital mammograms, using the Quality Threshold (QT), and the Supporting Vector Machine (MVS). The images processing steps were as follows: firstly, the pre-processing phase took place which consisted of removing the background image, smoothing it with a low pass filter, to increase the degree of contrast, and then, in sequence, accomplishing an enhancement of the Wavelet Transform (WT) by changing their coefficients with a linear function. After the pre-processing phase, came the segmentation with the use of the QT which divided the image in to clusters with pre-defined diameters. Then, the post-processing occurred with the selection of the best candidates to mass formed by the MVS analysis of the shape descriptors. For the extraction phase of texture features the Haralick descriptors and the function correlogram were used. As for the classification stage, the MVS was used again for training, validation of the MVS model and final test. The achieved results were: sensitivity of 92. 31%, specificity of 82.2%, accuracy of 83,53%, a false positive rate per image of 1.12 and an area under a FROC curve of 0.8033. / O câncer de mama é, mundialmente, a forma mais comum de câncer em mulheres afetando, em algum momento suas vidas, aproximadamente uma em cada nove a uma em cada treze mulheres que atingem os noventa anos no mundo ocidental (LAURANCE, 2006). O câncer de mama é ocasionado pela reprodução frequente de células de diversas partes do corpo humano. Em certos momentos e por motivos ainda desconhecidos algumas células começam a se reproduzir com uma velocidade maior, ocasionando o surgimento de massas celulares denominadas de neoplasias ou tumores que são tecidos de formação nova, mas de origem patológica. Neste trabalho foi proposto um método de detecção automática de massas em mamografias digitais usando o Quality Threshold (QT), e a Máquina de Vetores de Suporte (MVS). As etapas de processamento das imagens foram as seguintes: primeiramente veio a fase de pré-processamento que consiste em retirar o fundo da imagem, suavizá-la com um filtro passa-baixa, aumentar a escala de contraste, e na sequencia realizar um realce com a Transformada de Wavelet (WT) através da alteração dos seus coeficientes com uma função linear. Após a fase de pré-processamento vem a seguimentação utilizando o QT que segmenta a imagem em clusters com diâmetros pré-definidos. Em seguida, vem o pós-processamento com a seleção dos melhores candidatos à massa feita através da análise dos descritores de forma pela MVS. Para fase de extração de características de textura foram utiliza os descritores de Haralick e a função correlograma. Já na fase de classificação a MVS novamente foi utilizada para o treinamento, validação do modelo MVS e teste final. Os resultados alcançados foram: sensibilidade de 92,31%, especificidade de 82,2%, Acurácia de 83,53%, uma taxa de falsos positivos por imagem de 1,12 e uma área sob a curva FROC de 0,8033.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-16T21:13:39Z No. of bitstreams: 1 HeberSousa.pdf: 2248069 bytes, checksum: e89eac1d4562ac1f2f53007d699f9c71 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T21:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HeberSousa.pdf: 2248069 bytes, checksum: e89eac1d4562ac1f2f53007d699f9c71 (MD5) Previous issue date: 2013-01-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Lung cancer is one of the most common of malignant tumors. It also has one of the highest rates of mortality among cancers. The reason for this is mainly linked to late diagnosis of the disease. For early detection of disease is very helpful to use medical images as support, the most important being, CT. With the acquisition of digital images is becoming more common to use computer systems for medical imaging. These systems assist in the clinical diagnosis, disease monitoring, and in some cases is used as a support for surgery. Because the search for new ways of human-computer interaction, natural interaction arises, which aims to provide a form of control with higher cognition. This control is usually performed using gestures. Interactions of gestures can be useful in controlling medical imaging systems and can ensure necessary sterility in operating rooms, because they are not required contacts manuals. Among the activities computer assisted important for the treatment of lung cancer, we have the segmentation of nodules. The segmentation of nodules can be performed automatically, semiautomatically or interactively. It is useful to speed up the diagnostic process, taking measurements, or observe the morphological appearance of the nodule. The objective of this study is to investigate the use of natural interaction interface for activities such as medical image visualization and segmentation of pulmonary nodules. The paper proposes the study of interaction techniques based on gestures to segment nodules in an interactive and semiautomatic. Finally, conducting experiments to evaluate the techniques proposed in the items ease of use, intuitiveness, accuracy and comfortability / O câncer de pulmão é um dos mais comuns dentre os tumores malignos. Ele também possui uma das taxas mais altas de mortalidade dentre os tipos de câncer. O motivo disso está ligado principalmente ao diagnóstico tardio da doença. Para a sua detecção precoce é muito útil a utilização de imagens médicas como apoio, sendo a mais importante, a tomografia computadorizada. Com a aquisição digital das imagens está cada vez mais comum a utilização de sistemas computacionais de visualização médica. Estes sistemas auxiliam no diagnóstico clínico, no acompanhamento de doenças, e em alguns casos é utilizado como apoio a cirurgias. Em virtude da busca por novos meios de interação humano-computador, surge a interação natural, que objetiva uma forma de controle mais próximo cognitivamente das ações realizadas, e geralmente é realizada através de gestos. Interações por gestos podem ser úteis no controle de sistemas de visualização médica e podem garantir a esterilização necessária em salas cirúrgicas, pois não são necessários contatos manuais. Dentre as atividades assistidas por computador importantes para o tratamento do câncer pulmonar, temos a segmentação de nódulos. A segmentação de nódulos pode ser realizada de forma automática, semiautomática ou interativamente. Elas são úteis para agilizar o processo de diagnóstico, realizar medições, ou observar o aspecto morfológico do nódulo. O objetivo do presente trabalho é investigar a utilização da interação natural como interface para atividades de visualização de imagens médicas e segmentação de nódulos pulmonares. Foi implementada uma série de ferramentas de segmentação, interativas e semiautomáticas, controladas a partir de gestos. Estes gestos foram desenvolvidos a partir de imagens capturadas por uma câmera especial chamada Kinect, que traduz a imagem em mapas de profundidade, podendo medir com precisão a distância de objetos na cena. Ao final do estudo, foi realizado experimentos para avaliar as técnicas propostas nos quesitos facilidade de uso, intuitividade, conforto e precisão.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-17T17:25:58Z No. of bitstreams: 1 FernandoOliveira.pdf: 2347086 bytes, checksum: 0b2d54b7d13b7467bee9db13f63100f5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T17:25:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandoOliveira.pdf: 2347086 bytes, checksum: 0b2d54b7d13b7467bee9db13f63100f5 (MD5) Previous issue date: 2013-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Breast cancer is the second most common type of cancer in the world and difficult to diagnose. Distinguished Systems Aided Detection and Diagnosis Computer have been used to assist experts in the health field with an indication of suspicious areas of difficult perception to the human eye, thus aiding in the detection and diagnosis of cancer. This dissertation proposes a methodology for discrimination and classification of regions extracted from the breast mass and non-mass. The Digital Database for Screening Mammography (DDSM) is used in this work for the acquisition of mammograms, which are extracted from the regions of mass and non-mass. The Taxonomic Diversity Index (∆) and the Taxonomic Distinctness (∆*) are used to describe the texture of the regions of interest, originally applied in ecology. The calculation of those indices is based on phylogenetic trees, which applied in this work to describe patterns in regions of the images of the breast with two regions bounding approaches to texture analysis: circle with rings and internal with external masks. Suggested in this work to be applied in the description of patterns of regions in breast imaging approaches circle with rings and masks as internal and external boundaries regions for texture analysis. Support Vector Machine (SVM) is used to classify the regions in mass or non-mass. The proposed methodology provides successful results for the classification of masses and non-mass, reaching an average accuracy of 99.67%. / O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente no mundo e de difícil diagnóstico. Distintos Sistemas de Detecção e Diagnóstico Auxiliados por Computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido utilizados para auxiliar especialistas da área da saúde com a indicação de áreas suspeitas de difícil percepção ao olho humano, assim ajudando na detecção e diagnóstico de câncer. Este trabalho propõe uma metodologia de discriminação e classificação de regiões extraídas da mama em massa e não-massa. O banco de imagens Digital Database for Screening Mammography (DDSM) é usado neste trabalho para aquisição das mamografias, onde são extraído as regiões de massa e não-massa. Na descrição da textura da região de interesse são utilizados os Índices de Diversidade Taxonômica (∆) e Distinção Taxonômica (∆*), provenientes da ecologia. O cálculo destes índices é baseado nas árvores filogenéticas, sendo aplicados neste trabalho na descrição de padrões em regiões das imagens da mama com duas abordagens de regiões delimitadoras para análise da textura: círculo com anéis e máscaras internas com externas. Para classificação das regiões em massa e não-massa é utilizado o classificador Máquina de Vetores de Suporte (MVS). A metodologia apresenta resultados promissores para a classificação de massas e não-massas, alcançando uma acurácia média de 99,67%.