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 "Patrocinio, Ana Claudia"

Agora exibindo 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de Ordenação
  • Nenhuma Miniatura disponível
    Item
    Classificador automático de achados mamográficos em imagens digitais de mamas densas utilizando técnicas híbridas
    (Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, 2017-11-15) Patrocinio, Ana Claudia
  • Nenhuma Miniatura disponível
    Item
    Esquema classificador de agrupamentos de microcalcificações mamárias utilizando redes neurais artificiais
    (2017-10-30) Patrocinio, Ana Claudia
    Os Esquemas CAD (\"Computer - Aided Diagnosis\") têm mostrado bons resultados no auxílio ao diagnóstico precoce do câncer de mama. A classificação, nesses esquemas, é algo complexo e abrange investigações não só de técnicas computacionais, mas também das caracterizações citológicas dos achados de interesse clínico. Por isso, o presente trabalho objetivou o desenvolvimento de um esquema classificador visando a indicação de cada caso como \"suspeito\" e \"não-suspeito\", com base em investigações de imagens mamográficas digitalizadas. Nessa investigação em particular, o foco de análise foram agrupamentos de microcalcificações detectadas por técnicas de processamento de imagens. A técnica de classificação utilizada no esquema baseou-se em redes neurais artificiais (RNA) supervisionadas, empregando algoritmo de aprendizagem \"backpropagation\". O esquema classificador usando RNA, mostrou a eficiência dos descritores de forma na caracterização dos agrupamentos de microcalcificações e também a influência de atributos extraídos dos laudos das imagens como a idade e a \"densificação\". Os melhores resultados obtidos - apresentados aqui em forma de porcentagens e também de curvas ROC - mostraram 92% de acerto total com Az = 0,96 aproximadamente, índices compatíveis aos dos melhores classificadores descritos pela literatura.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Configurações de Cookies
  • Enviar uma Sugestão