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Previous issue date: 2012-03-22 / This work aims to develop a system to aid in the diagnosis of pneumonia by computer, termed
pneumocad, which aims to identify chest radiographies compatible with the disease.
Techniques were used for the recognition of patterns in textures through the decomposition
of the wavelet transforms of the features extracted from the decomposition and classification
applied to radiography. We analyzed 166 images in digital radiography "gold
standard", previously confirmed by two radiologists trained according to WHO guidelines
as Pneumonia Present (PP = 83) and Pneumonia Absent (PA = 83). In both methods
were investigated which feature best applies to the recognition of patterns and textures in
which the best performance of the classifier K-NN method. The procedure began with the
application of the Haar Wavelet Transform and the extraction of characteristics of each
radiograph 17 that were stored descriptors. The methodology I tested the increase in classification
accuracy, balanced with increasing the amount of radiographies of each class.
The methodology II tested the ability of K-NN to generate ratings at acceptable levels
with the unbalance of the random number of images between the two classes. There was
obtained an average of accuracy of 91.75% with emphasis on the difference of characteristic
variance performance and the K-NN was more effective when the number of nearest
neighbors is K=9. The results are considered promising because the pneumocad can be
a useful tool in the diagnosis of childhood pneumonia, combining the knowledge manmachine
and providing conditions for the interpretation of chest radiographs in the "gold
standard", according to WHO specifications. In addition, the software can be a new technology
in health, to provide health managers and policymakers a tool for epidemiological
monitoring and control of pneumonia in real time, producing benefits for organizations
and decisions related health services. / O presente estudo propõe o desenvolvimento de um sistema para auxiliar o diagnóstico
de pneumonia por computador, denominado pneumocad, que visa identificar radiografias
de tórax compatíveis com a doença. Utilizaram-se técnicas de reconhecimento computacional
de padrões em texturas por meio da decomposição das transformadas wavelets, das
características extraídas das decomposições e da classificação aplicadas às radiografias.
Foram utilizadas 166 imagens digitais de radiografia em "padrão-ouro", previamente confirmadas
por dois radiologistas treinados segundo as diretrizes da OMS como Pneumonia
Presente (PP=83) e Pneumonia Ausente (PA=83). Em duas metodologias investigou-se
qual melhor característica aplica-se ao reconhecimento de padrões em texturas e qual o
melhor desempenho do método classificador K-NN. O procedimento iniciou-se com a
aplicação da transformada wavelet de Haar e com a extração de 17 características de cada
radiografia que foram armazenadas em descritores. A metodologia I testou o aumento da
acurácia da classificação, proporcionalmente ao aumento balanceado da quantidade de radiografias
de cada classe. A metodologia II testou a capacidade do K-NN de gerar classificações
em níveis aceitáveis com o desbalanceamento aleatório da quantidade de imagens
entre as duas classes. Obteve-se um nível médio de acurácia de 91,75% com destaque para
a característica diferença de variância e o desempenho do método K-NN mostrou-se mais
eficaz quando a quantidade de vizinhos mais próximos foi de K=9. Os resultados são considerados
promissores, pois o pneumocad pode ser uma ferramenta útil no diagnóstico em
pneumonia na infância, aliando o conhecimento homem-máquina e oferecendo condições
para a interpretação de radiografias torácicas em "padrão-ouro", conforme especificações
da OMS. Além disso, o software se apresenta como uma tecnologia inovadora em saúde,
ao disponibilizar para administradores e gestores políticos uma ferramenta de controle e
monitoramento epidemiológico da pneumonia em tempo real, produzindo subsídios para
as decisões e organizações dos serviços de saúde relacionados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/519 |
| Date | 22 March 2012 |
| Creators | MACEDO, Sanderson Oliveira de |
| Contributors | OLIVEIRA, Leandro Luís Galdino de |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Ciência da Computação, UFG, BR, Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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