Estudo da caracterização de nódulos em mamogramas através de uma configuração de rede neural artificial (1998)
- Authors:
- Autor USP: KINOSHITA, SÉRGIO KOODI - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: MAMOGRAFIA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho apresenta um estudo de classificação de nódulos em mamograma digitalizados através de um classificador de rede neural artificial (RNA). O algoritmo de treinamento de backpropagation foi utilizado para ajustar os pesos da RNA. Oobjetivo principal deste trabalho foi determinar um método para analisar e selecionar a melhor configuração de atributos e topologia da RNA para classificar lesões mamárias do tipo nódulo. Foram escolhidas 118 imagens de regiões de interesse (ROI), sendo 68 benignas e 50 malignas de duas bases de imagens: uma do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto, da Universidade de São Paulo, e outra do MIAS-UK (Mammographic Image Analysis Society). O processo completo envolveu quatro etapas;detecção, extração e seleção de atributos, e classificação. Na etapa de detecção, as imagens foram submetidas ao processo combinado das técnicas segmentaçào de thresholding, morfologia matemática e crescimento de região. Foram extraídos 14atributos de textura e 14 atributos de forma. Para selecionar os atributos mais discriminantes, foi utilizado o método de Jeffries-Matusita. Foram selecionados três grupos de atributos de forma, três de atributos de textura e três de atributoscombinados. Análise pela curva ROC foram dirigidas para avaliar o desempenho do classificador de rede neural artificial (RNA). Os melhores resultados obtidos foram: para o grupo de atributos de forma com 5 unidades escondidas, a área dentro dacurva ROC foi de 0.99,taxa de acerto de 98,21%, taxa de especificidade de 98,37% e taxa de sensibilidade de 98.00%; para o grupo de atributos de textura com 4 unidades escondidas, a área dentro da curva foi de 0.98, taxa de acerto de 97,08%, taxa de especificidade de 98,53% e taxa de sensibilidade de 95.11%; para o grupo de atributos combinados de textura e forma com 3 unidades escondidas, a área dentro da curva foi de 0.99, taxa de acerto de 98,21%, taxa de especificidade de 100.00% e taxa de sensibilidade de 95.78%
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 1998
- Data da defesa: 27.10.1998
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ABNT
KINOSHITA, Sérgio Koodi. Estudo da caracterização de nódulos em mamogramas através de uma configuração de rede neural artificial. 1998. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 1998. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11112015-112607/. Acesso em: 10 fev. 2026. -
APA
Kinoshita, S. K. (1998). Estudo da caracterização de nódulos em mamogramas através de uma configuração de rede neural artificial (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11112015-112607/ -
NLM
Kinoshita SK. Estudo da caracterização de nódulos em mamogramas através de uma configuração de rede neural artificial [Internet]. 1998 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11112015-112607/ -
Vancouver
Kinoshita SK. Estudo da caracterização de nódulos em mamogramas através de uma configuração de rede neural artificial [Internet]. 1998 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11112015-112607/
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