Classificação Automática de Tecido Estromal em Imagens da Próstata Baseada em Descritores de Textura - Oliveira, Domingos L. L.; Nascimento, Marcelo Z.; Neves, Leandro A.; Godoy, Moarcir F.; Duarte, Yan A. S.; Arruda, Pedro F. F.; S. Neto, Dalisio (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2013)
Esse artigo apresenta um sistema automático de classificação de tecido estromal em imagens da próstata baseado em descritores de textura. Foram avaliados tecidos das classes normal, hiperplasia e câncer. Inicialmente, foi realizada a segmentação do tecido estromal e extração de regiões de interesse (ROI’s). Então, foi aplicada a decomposição wavelet nas ROI’s. Em seguida, foram extraidos os descritores de Haralick e SVD. Um método de seleção de características baseado em algoritmo genético foi aplicado. Por fim, a classificação foi realizada utilizando algoritmo Random Forest. A área sob a curva ROC (AUC) foi calculada. Para as classes normal versus câncer, normal 1262 versus hiperplasia e hiperplasia versus câncer, foram alcançados os valores de AUC 0, 962, 0, 836 e 0, 886, respectivamente.