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Esquema de diagnóstico auxiliado por computador para detecção de agrupamentos de microcalcificações por processamento de imagens mamográficas / Layout computer aided diagnosis for detection of microcalcifications clusters for processing mammography images

O câncer de mama é hoje uma das principais causas de mortalidade de mulheres em todo o mundo. Porém, a sua detecção no estágio inicial de desenvolvimento aumenta consideravelmente as chances de cura. Exatamente por isso estão sendo desenvolvidos vários tipos de sistemas computacionais baseados em processamento de imagens em centros de pesquisas no mundo todo, a fim de auxiliar o radiologista na precisão do seu diagnóstico. A pesquisa aqui apresentada se insere nesse contexto e consistiu no desenvolvimento de um sistema computacional para detectar uma das estruturas que podem ser indício da presença do câncer de mama: os agrupamentos (\"clusters\") de microcalcificações. O sistema aqui apresentado tem como fonte de dados mamogramas digitalizados, nos quais são aplicadas técnicas de processamento para extrair as regiões de interesse e detectar os possíveis \"clusters\" existentes. Os resultados dos testes realizados mostraram que o sistema desenvolvido apresentou uma eficiência de 94% na identificação correta de \"clusters\". / Breast cancer is one of the main causes of women death all over the world. However, early detection of the disease increases greatly the possibility of cure. Therefore, several types of computer systems based on image processing are being developed by many research groups in order to aid the radiologist in the accuracy of the diagnosis. The work presented here is inserted in this context corresponding to the development of a computer system designed to detect microcalcifications clusters - structures which can be a strong indicative of breast cancer. This system database is digitized mammograms, to which image processing techniques are applied in order to detect regions of interest and the possible clusters. The results from the tests have shown an efficacy of 94% of the system in clusters correct identification.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-03052010-085207
Date24 January 1997
CreatorsFátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques
ContributorsHomero Schiabel, Sergio Shiguemi Furuie, Agma Juci Machado Traina
PublisherUniversidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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