Navegando por Autor "Pereira Junior, Roberto Rodrigues"

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    Aplicação da Transformada de Wavelet para realce de estruturas em imagens mamográficas
    (2017-10-31) Pereira Junior, Roberto Rodrigues
    Este trabalho apresenta um estudo sobre a utilização da Transformada de Wavelet para o realce de contraste de estruturas de interesse mamográfico (nódulos e microcalcificações), visando o desenvolvimento de um sistema computacional para auxílio ao diagnóstico do câncer de mama. Este sistema compõe-se basicamente de 3 etapas: pré-processamento, detecção e classificação, sendo que este trabalho insere-se na etapa de pré-processamento. Nessa etapa as estruturas de interesse foram realçadas de forma a propiciar um melhor desempenho nas etapas seguintes. No trabalho aqui descrito as estruturas de interesse contidas em mamogramas digitalizados foram realçadas pela Transformada de Wavelet através de dois métodos distintos: Ganho Adaptativo Multiescala e Reconstrução Parcial. Na técnica Ganho Adaptativo Multiescala a imagem é decomposta em sub-imagens pela Transformada de Wavelet. As sub-imagens decompostas são realçadas por uma função não linear e então a imagem realçada é obtida pela aplicação da Transformada Inversa de Wavelet. Na técnica Reconstrução Parcial, a imagem é decomposta em sub-imagens pela Transformada de Wavelet. São selecionadas as sub-imagens onde as estruturas de interesse são mais representativas e então a imagem realçada é obtida pela aplicação da Transformada Inversa de Wavelet à estas sub-imagens. A avaliação dos resultados é feita por um quantificador da melhoria de contraste das imagens e pela análise do histograma.
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    Detecção automática de lesões não palpáveis da mama utilizando atributos de textura
    (2017-05-12) Pereira Junior, Roberto Rodrigues
    Neste trabalho é proposto um sistema de auxílio ao diagnóstico do câncer de mama para detecção de lesões não palpáveis de mama através da utilização de atributos de textura. O trabalho é composto de 3 etapas: segmentação, caracterização e detecção. Na etapa de segmentação foi realizado a segmentação da região mamária de todo o mamograma utilizando técnicas de morfologia matemática. Na etapa de caracterização foram extraídos 19 medidas de textura, 13 atributos de Haralick e 6 baseados na Transformada Wavelet, calculadas a partir de regiões de interesse contendo lesões mamárias e regiões normais. Foram selecionados os melhores atributos utilizando a distância Jeffries Matusita e classificados utilizando um classificador K-NN. Na etapa de detecção foi aplicado o algoritmo desenvolvido a uma base de imagens de lesões não palpáveis de mama. Por fim, os resultados obtidos são apresentados e discutidos a partir de tabelas e curvas ROC e FROC. Os resultados obtidos na detecção das lesões não palpáveis foram de 80% de sensibilidade e 1.47 FP/imagem utilizando os atributos de Haralick e 70% de sensibilidade e 1.96 FP/imagem utilizando os atributos baseados na Transformada Wavelet.