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Previous issue date: 2006-03-24 / We propose a method for discrimination and classification of mammograms
with benign, malignant and normal tissues using independent component analysis and
neural networks. The method was tested for a mammogram set from MIAS database,
and multilayer perceptron. The method obtained a success rate of 97.83% , with 97.5%
of specificity and 98% of sensitivity. / Neste trabalho, propomos um método para discriminação e classificação de
mamogramas, com diagnóstico maligno, benigno e normal, usando análise de componentes
independentes e redes neurais. O método foi testado com mamogramas da MIAS database,
e com redes perceptron multicamadas. O método obteve uma taxa de sucesso média de
97.83%, com 97.5% de especificidade, e 98% de sensibilidade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/344 |
| Date | 24 March 2006 |
| Creators | Campos, Lucio Flavio de Albuquerque |
| Contributors | BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe |
| 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 |
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