Descrição e Classificação de Nódulos Pulmonares em Imagens de Tomografia Computadorizada - Lima, T. J. B.; Araújo, F. H. D.; Vieira, P. A.; Carvalho, N. R. de S.; Rodrigues, L. A. (Anais da Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS), 2019)
O câncer de pulmão é o segundo mais comum no Brasil, a detecção precoce de nódulos pulmonares solitário é essencial para a sobrevivência do paciente. Este trabalho apresenta uma metodologia computacional que visa auxiliar especialistas na detecção e classificação de nódulos pulmonares. Para o desenvolvimento dessa metodologia realizamos testes com descritores HOG, LBP, GLCM e Daisy, e os classificadores MLP, SVM e RF. Os testes foram realizados em um conjunto de imagens segmentadas contendo 1009 nódulos benignos e 394 malignos. Os melhores resultados foram alcançados com o descritor LBP e o classificador SVM, com uma acurácia de 0,85, especificidade de 0,84, sensibilidade de 0,85, kappa de 0,70 e AUC de 0,85.