Logo do repositório
  • English
  • Español
  • Português do Brasil
  • Entrar
    Esqueceu sua senha?
Logo do repositório Repositório Institucional EESC
  • Comunidades e Coleções
  • Tudo no DSpace
  • English
  • Español
  • Português do Brasil
  • Entrar
    Esqueceu sua senha?
  1. Início
  2. Pesquisar por Autor

Navegando por Autor "Oliveira, Helder Cesar Rodrigues de"

Agora exibindo 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de Ordenação
  • Nenhuma Miniatura disponível
    Item
    Novas abordagens para detecção automática de distorção arquitetural na mamografia digital e tomossíntese mamária
    (2019-10-04) Oliveira, Helder Cesar Rodrigues de
    O câncer de mama é a doença que mais acomete as mulheres em todo o mundo, sendo o tratamento mais eficaz se for diagnosticada em estágio inicial. A partir de 2011, nos programas de rastreamento de países desenvolvidos, vem sendo empregada uma nova modalidade de exame, a tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT), que possui diversas vantagens se comparada à mamografia digital. No exame, o médico radiologista busca por sinais suspeitos na imagem, como: nódulos, microcalcificações e distorção arquitetural mamária (DAM). Sendo que, este último pode representar o estágio mais inicial de um câncer em formação, podendo se manifestar antes da formação de qualquer outra lesão. No entanto, a DAM é difícil de ser detectada pois modifica o tecido mamário de forma sutil, não havendo qualquer formação de massa ou a borda definida. Os sistemas computacionais de auxílio ao diagnóstico (Computer-Aided Detection - CAD) vêm apresentando alto desempenho na detecção de nódulos e microcalcificações mamárias, mas para o caso da DAM, o desempenho ainda é insatisfatório. Algumas limitações são normalmente reportadas nos algoritmos adotados para detectar automaticamente a DAM. O presente trabalho tem por objetivo propor novas abordagens para aumentar a precisão dos métodos computacionais de detecção: o uso de descritores de micro-padrões local para discriminação de áreas suspeitas; redução de falsos-positivos; uso do volume 3D fornecido pelo exame de DBT e; uso de arquitetura de aprendizagem profunda para discriminação e classificação de regiões suspeitas. Os diversos testes efetuados em cada proposta mostraram que é possível melhorar as taxas de detecção da DAM, mesmo para imagens de DBT onde ainda não há um esquema computacional de detecção bem estabelecido.
  • Nenhuma Miniatura disponível
    Item
    Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson
    (Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, 2017-11-15) Oliveira, Helder Cesar Rodrigues de

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Configurações de Cookies
  • Enviar uma Sugestão