Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
dissertacao Leonardo.pdf: 864322 bytes, checksum: 557c6817aff39c2f398ebe22a59ad5c6 (MD5)
Previous issue date: 2012-04-20 / FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃO / Lung cancer is still the leading cause of cancer mortality worldwide, with one of the
lowest survival rates after diagnosis. Therefore, early detection is important to increase the
chances of curing the patient. The diagnosis is more accurate if the specialist has more
information. In view of the above, this work presents a methodology for characterization
about the malignancy or benignity of pulmonary nodules, acting as a second opinion for the
expert. The methodology was applied in two different databases, one with 73 nodes, 26
malignant and 47 benign, and other with 1034 nodes and 517 malignant and 517 benign. The
Diversity Indices of Shannon and Simpson were used as texture descriptors. The features
generated were then subjected to the step of feature selection using the stepwise Discriminant
Analysis. After this stage, they were classified by the Support Vector Machine (SVM)
where we obtained sensitivity of 85.64%, specificity of 97.89% and accuracy of 92.78%. / O câncer de pulmão é ainda a maior causa de mortalidade por câncer em todo mundo,
com uma das menores taxas de sobrevida a partir do diagnóstico. Por isso, sua detecção
precoce é importante para aumentar a chances de cura do paciente, e de quanto mais
informações o médico dispuser, mais preciso será o diagnóstico. Diante do exposto, o
presente trabalho apresenta uma metodologia de caracterização de nódulos pulmonares,
objetivando se tornar uma ferramenta computacional utilizada para sugerir sobre a
malignidade ou benignidade dos mesmos, atuando como uma segunda opinião junto ao
especialista. A metodologia foi aplicada em duas bases de dados diferentes, uma com 73
nódulos, sendo 26 malignos e 47 benignos, e outra com 1034 nódulos sendo 517 malignos e
517 benignos. Os Índices de Diversidade de Shannon e de Simpson foram utilizados como
descritores de textura. As características geradas foram submetidas à etapa de seleção de
características com a utilização da Análise Discriminante stepwise. Após essa etapa foi
realizada a classificação pela Máquina de Vetores de Suporte (MVS) onde foram obtidas
taxas de sensibilidade de 85,64%, especificidade de 97,89% e acurácia de 92,78%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/485 |
| Date | 20 April 2012 |
| Creators | Nascimento, Leonardo Barros |
| Contributors | Paiva, Anselmo Cardoso, Silva, Aristófanes Corrêa |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0027 seconds