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Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas (2013)

  • Authors:
  • Autor USP: WATANABE, CAROLINA YUKARI VELUDO - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: REDES COMPLEXAS; MINERAÇÃO DE DADOS; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
  • Keywords: Associative classifier; CAD systems; Classificador associativo; Complex networks; Extração de características; Feature extraction; Image mining; Mineração de imagens; Redes complexas; Sistemas de auxílio ao diagnóstico
  • Language: Português
  • Abstract: Com o desenvolvimento e barateamento dos equipamentos de aquisição de imagens, principalmente na área médica, tem sido geradas muitas imagens, as quais devem ser analisadas pelos especialistas. Esta tarefa pode ser muitas vezes cansativa e demorada, levando a possíveis erros no diagnóstico, pois a leitura das imagens depende da experiência e do estado físico e emocional do médico. Assim, sistemas de auxílio ao diagnóstico por computador (Computer-aided diagnosis - CAD) têm se tornado grandes aliados no processo de diagnóstico, realizando uma segunda leitura da imagem, servindo como uma segunda opinião ao especialista. Por isso, é necessário o desenvolvimento de técnicas de mineração de imagens para o aumento da precisão e da velocidade da análise das imagens. Assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver métodos de representação de imagens e de classificação associativa para aumentar a precisão da classificação de sistemas de auxílio ao diagnóstico médico por imagens. Para a representação de imagens foram desenvolvidas técnicas para reduzir a lacuna que há entre a representação numérica das imagens e seu significado semântico, a qual é chamada de `gap semântico\'. Para isso, foi usada a teoria das redes complexas para modelar as imagens em redes livres de escala, e os descritores das imagens foram compostos pelas medidas topológicas extraídas rede modelada. Os vetores de características gerados foram bem compactos, o que possibilitou também evitar o problema da maldiçãoda alta dimensionalidade\'. Para a classificação, foi desenvolvido o classificador associativo SACMiner, por meio do uso de regras de associação estatísticas, o qual evita a fase de discretização de dados, lidando diretamente com dados contínuos. Este foi um passo importante, já que a discretização pode causar a perda de informações e gerar inconsistência na base de dados. Além do SACMiner, foi desenvolvido o classificador MinSAR, o qual, além de não demandar a fase de discretização, também evita que o usuário tenha que fornecer parâmetros de entrada ao algoritmo responsável por gerar as regras. As técnicas até aqui listadas foram aplicadas em um sistema de auxílio ao diagnóstico de mama e comparadas com técnicas descritas na literatura, e os resultados mostram que as técnicas aqui propostas sobrepujaram as atuais da literatura. E por fim, foram sugeridas novas medidas para caracterizar imagens de pacientes com epilepsia no lobo temporal mesial, por meio do uso de medidas de espessura cortical, as quais melhoraram a precisão do sistema para este tipo de diagnóstico
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 28.03.2013
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      WATANABE, Carolina Yukari Veludo; TRAINA, Agma Juci Machado. Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas. 2013.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10032014-161433/ >.
    • APA

      Watanabe, C. Y. V., & Traina, A. J. M. (2013). Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10032014-161433/
    • NLM

      Watanabe CYV, Traina AJM. Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10032014-161433/
    • Vancouver

      Watanabe CYV, Traina AJM. Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10032014-161433/


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