Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma metodologia para estimação da idade óssea baseada no método de Eklof & Ringertz utilizando redes neurais artificiais como classificador, com a finalidade de auxiliar o diagnóstico do radiologista e diminuir a dimensionalidade dos dados analisados pela rede neural, diminuindo a quantidade de centros de ossificação do método utilizado. A metodologia contém um processo automático de extração de características de imagens radiográficas da mão. Na etapa de classificação é utilizada a rede neural perceptron multicamadas, com o algoritmo de treinamento de Levenberg-Marquardt. As características extraídas da imagem são utilizadas como entrada para a rede neural, e os dados do Atlas de Eklof & Ringertz são utilizados como matriz de treinamento. Os resultados da etapa de classificação chegaram a uma taxa de 95% de acerto ao utilizar um centro de ossificação a menos que o método de Eklof & Ringertz simplificado / Grounded an Eklof & Ringertzs method and using artificial neural networks as classifier, the main purpoise of this work is to present a methodology to reckon the bone age to the effect to help the radiologists diagnosis and to reduce the dimensionality of the data analyzed by neural network, reducing the quantity of the ossifications centers of the used method. The methodology holds an automatic process to the hands radiographies images features. The multilayer perceptron neural network is used in the classification stage, with the Levemberg-Marquardts training algorithm. The taken images features are used as an input to the neural network, and Eklof & Ringertzs Atlas data are used as training source. The results of the classification stage reached a rate of 95% of accuracy when applying the Eklof & Ringertzs simplified method, excluding one of the ossification center
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-12072006-212035 |
Date | 26 May 2006 |
Creators | Queiroz, Alini da Cruz |
Contributors | Rodrigues, Evandro Luis Linhari |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | Dissertação de Mestrado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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