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Previous issue date: 2016-05-13 / O c?ncer ? uma das principais causas de morte em todo mundo. Dentre os diversos tipos o c?ncer de pulm?o ? respons?vel por quase 1,59 milh?es ao ano. Segundo a OMS at? 2030 esse n?mero ir? crescer cerca de 45% em parte devido ao crescimento da popula??o e, em parte, ao envelhecimento da popula??o. A detec??o precoce do c?ncer de pulm?o pode aumentar a chance de sobreviv?ncia do pacientes e reduzir os custos do tratamento. A literatura especializada afirma que a tomografia computadorizada ? atual t?cnica de imagem mais indicada para a realiza??o de exames que objetivam detectar n?dulos pulmonares. Contudo ? um exame que demanda um custo significativo de trabalho por parte dos radiologistas na detec??o e determina??o das caracter?sticas f?sicas dos n?dulos. Visando reduzir os custos e aumentar a efici?ncia do processo de diagn?stico, o presente trabalho prop?e um novo sistema de aux?lio na determina??o das caracter?sticas f?sicas dos n?dulos pr? detectados em exames de tomografia computadorizada. O sistema ? baseado em processamento digital de imagens(extra??o de caracter?sticas textura, intensidade e estat?stica), sele??o de caracter?scitas (Genetic Algorithm, Simulated Annealing e Recursive Feature Elimination) e um classificador de padr?es (M?quinas de Vetores Suporte). O sistema foi testado com 500 exames de diferentes pacientes na qual foi poss?vel obter 889 tumores diagnosticados e obteve como resultado a medida de Sensibilidade em torno de 97% e uma acur?cia m?dia de 89%. / O c?ncer ? uma das principais causas de morte em todo mundo. Dentre os diversos tipos o c?ncer de pulm?o ? respons?vel por quase 1,59 milh?es ao ano. Segundo a OMS at? 2030 esse n?mero ir? crescer cerca de 45% em parte devido ao crescimento da popula??o e, em parte, ao envelhecimento da popula??o. A detec??o precoce do c?ncer de pulm?o pode aumentar a chance de sobreviv?ncia do pacientes e reduzir os custos do tratamento. A literatura especializada afirma que a tomografia computadorizada ? atual t?cnica de imagem mais indicada para a realiza??o de exames que objetivam detectar n?dulos pulmonares. Contudo ? um exame que demanda um custo significativo de trabalho por parte dos radiologistas na detec??o e determina??o das caracter?sticas f?sicas dos n?dulos. Visando reduzir os custos e aumentar a efici?ncia do processo de diagn?stico, o presente trabalho prop?e um novo sistema de aux?lio na determina??o das caracter?sticas f?sicas dos n?dulos pr? detectados em exames de tomografia computadorizada. O sistema ? baseado em processamento digital de imagens(extra??o de caracter?sticas textura, intensidade e estat?stica), sele??o de caracter?scitas (Genetic Algorithm, Simulated Annealing e Recursive Feature Elimination) e um classificador de padr?es (M?quinas de Vetores Suporte). O sistema foi testado com 500 exames de diferentes pacientes na qual foi poss?vel obter 889 tumores diagnosticados e obteve como resultado a medida de Sensibilidade em torno de 97% e uma acur?cia m?dia de 89%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/21554 |
| Date | 13 May 2016 |
| Creators | N?brega, Giovani ?ngelo Silva Da |
| Contributors | Alves, Robinson Luis De Souza, 87455021453, Massuda, Adriano, 03034965923, Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira, 03420818459, Gusm?o, Cristine Martins Gomes De, 68630107472, Neto, Cust?dio Leopoldino De Brito Guerra, 46658564434, Santos, Joao Paulo Queiroz Dos, 01065547439, Coutinho, Karilany Dantas, 03557257460, Valentim, Ricardo Alexsandro De Medeiros |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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