Metodologia de extração automática de características da mão para a estimação da idade óssea utilizando redes neurais artificiais no processo de decisão
| dc.contributor | Rodrigues, Evandro Luis Linhari | |
| dc.creator | Queiroz, Alini da Cruz | |
| dc.date | 2006-05-26 | |
| dc.date | 2006-07-27 | |
| dc.date.accessioned | 2017-11-15T11:16:19Z | |
| dc.date.available | 2017-11-15T11:16:19Z | |
| dc.date.issued | 2017-11-15 | |
| dc.description | Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma metodologia para estimação da idade óssea baseada no método de Eklof & Ringertz utilizando redes neurais artificiais como classificador, com a finalidade de auxiliar o diagnóstico do radiologista e diminuir a dimensionalidade dos dados analisados pela rede neural, diminuindo a quantidade de centros de ossificação do método utilizado. A metodologia contém um processo automático de extração de características de imagens radiográficas da mão. Na etapa de classificação é utilizada a rede neural perceptron multicamadas, com o algoritmo de treinamento de Levenberg-Marquardt. As características extraídas da imagem são utilizadas como entrada para a rede neural, e os dados do Atlas de Eklof & Ringertz são utilizados como matriz de treinamento. Os resultados da etapa de classificação chegaram a uma taxa de 95% de acerto ao utilizar um centro de ossificação a menos que o método de Eklof & Ringertz simplificado | |
| dc.description | Grounded an Eklof & Ringertz s method and using artificial neural networks as classifier, the main purpoise of this work is to present a methodology to reckon the bone age to the effect to help the radiologist s diagnosis and to reduce the dimensionality of the data analyzed by neural network, reducing the quantity of the ossification s centers of the used method. The methodology holds an automatic process to the hands radiographies image s features. The multilayer perceptron neural network is used in the classification stage, with the Levemberg-Marquardt s training algorithm. The taken image s features are used as an input to the neural network, and Eklof & Ringertz s Atlas data are used as training source. The results of the classification stage reached a rate of 95% of accuracy when applying the Eklof & Ringertz s simplified method, excluding one of the ossification center | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-12072006-212035/ | |
| dc.identifier | doi:10.11606/D.18.2006.tde-12072006-212035 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.eesc.usp.br/handle/RIEESC/1094 | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP | |
| dc.publisher | Universidade de São Paulo | |
| dc.publisher | Escola de Engenharia de São Carlos | |
| dc.rights | Liberar o conteúdo para acesso público. | |
| dc.subject | extração de características | |
| dc.subject | idade óssea | |
| dc.subject | processamento de imagem | |
| dc.subject | redes neurais artificiais | |
| dc.subject | artificial neural networks | |
| dc.subject | bone age | |
| dc.subject | extract features | |
| dc.subject | image processing | |
| dc.title | Metodologia de extração automática de características da mão para a estimação da idade óssea utilizando redes neurais artificiais no processo de decisão | |
| dc.title | Methodology of automatic extraction of hand characteristics for the estimation of the bone age using artificial neural nets in the decision process | |
| dc.type | Dissertação de Mestrado |