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Dissertação - Raphael Lima Nobre de Almeida.pdf: 3877614 bytes, checksum: fb5c13466242f36f8e80a7bfdbe436ab (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-30T12:16:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Dissertação - Raphael Lima Nobre de Almeida.pdf: 3877614 bytes, checksum: fb5c13466242f36f8e80a7bfdbe436ab (MD5)
Previous issue date: 2016-03-07 / O câncer de pulmão tem se mostrado o mais agressivo e mortal dentre os tipos de câncer
existentes. Uma das principais formas de combatê-lo eficientemente é através do diagnóstico
precoce, porém, devido ao alto número de exames de tomografia analisados, vários casos
tendem a passar despercebidos. Uma das maneiras de amenizar o problema é o uso de CAD
para servir como segunda opinião no momento do diagnóstico. Esse trabalho apresenta um
novo sistema CAD, tendo como resultado a indicação de nódulos presentes em exames de
tomografia computadorizada do tórax de pacientes. O sistema proposto se baseia em propriedades
matemáticas extraídas das regiões candidatas para determinar se elas são nódulos ou não, e a
classificação é realizada usando um paralelo entre classificadores baseados em aprendizagem
supervisionada e não-supervisionada. Foram estudados vários métodos CAD para definição de
uma estrutura de processo automática, em todas as etapas, que primeiro realiza a segmentação
da imagem do pulmão a partir de exames de tomografia computadorizada, depois extrai ROI
contendo áreas com potencial presença de nódulos, e depois realiza a classificação das ROIs
entre áreas com Nódulos e Não-nódulos. Uma base de dados pública de imagens de exames
de pacientes LIDC, internacionalmente usada na concepção e testes de sistemas CAD, foi
empregada. SOM e SVM foram investigados como classificadores. Como resultado, foram
obtidos valores acima de 85% de acurácia, 88% de sensibilidade, 86% F-measure e 1,59 FP/Slice
para o SVM e valores acima de 81% de acurácia e 86% de sensibilidade, 82% F-measure e
2,05 FP/Slice para o SOM, onde o FP/Slice significa a média de falsos positivos gerados por
imagem. O sistema proposto apresentou resultados superiores em alguns aspectos quando
comparados a metodos anteriores e ligeiramente inferior quando comparado com um sistema
CAD de saída semelhante, mas que realiza a segmentação manual das regiões de interesse. A
partir dos resultados, foi possível ratificar a viabilidade de sistemas CAD com um novo sistema
para o diagnóstico de nódulos de câncer de pulmão. / Lung cancer has demonstrated to be the most aggressive and mortal among all kinds of
cancer. One of the main manners to efficiently defeat it is the early diagnostic, although due
the high number of exams of computed tomography analyzed by the radiologists, they tend to
let scape some true cases. A suitable way to diminish this problem is using CAD systems to
be used as a second opinion during diagnostic task. Therefore, this work presents a new CAD
system , showing as result the indication of the present nodules in thoracic computed tomography
exams. The proposed system is based on mathematical properties extracted from Região de
Interesse (Region of Interest) (ROI)s to define if they are nodules or not, the classification is
accomplished using a parallel between supervised and unsupervised learning techniques.It was
studied a gamut of Sistemas para Diagnóstico Assistido por Computador (Computer Aided
Diagnosis) (CAD) methods to determine a struct of process, and a base of comparison between
the methods. The chosen database was (Lung Image Database Consortium) (LIDC), because it
is a public base, internationally used and has diagnostic to each ROI. Mapa Auto-organizável
de Kohonen (Self-Organizing Map) (SOM) and Máquina de Vetor de Suporte (Support Vector
Machine) (SVM) was used as classifiers, to trace a study of results among them.As result, SVM
achieved more than 85% of accuracy, 86% F-measure, 88% of sensibility and 1,59 of FP/Slice.
About SOM, the best parametric configuration resulted in more than 81% of accuracy, 85%
of sensibility, 82% F-measure and 2,05 of FP/Slice. Thus, it was possible to deduce that the
proposed system presents better score when compared with equivalents methods, and lightly
worse when compared with a CAD that has ROIs segmented manually. Based on gathered
results, it was possible to ratify the importance and the possibility of CAD applications, as well
as presents a new system able to perform equivalent task.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/21011 |
| Date | 07 March 2016 |
| Creators | ALMEIDA, Raphael Lima Nobre de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5943634209341438, VASCONCELOS, Germano Crispim |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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