Redução de falsos positivos em imagens de mamografias digitais usando os índices phylogenetic species variability, phylogenetic species richness e múltiplos classificadores - Mesquita, Laércio; de C. Filho, Antônio; de Sousa, Alcilene; Drumond, Patrícia (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2016: Anais do XVI Workshop de Informática MédicaDO - 10.5753/sbcas.2016.9895, 2016)
Os sistemas CADx têm ganhado cada vez mais atenção devido sua importância na área médica, tornando o diagnóstico por parte dos especialistas mais preciso. Para criação dessas ferramentas são utilizados métodos computacionais, processamento digital de imagens e conhecimentos sobre a doença. Neste trabalho utilizam-se índices de diversidade filogenética para extração de características baseada na textura. Tais índices são utilizados como características para os classificadores: Support Vector Machine, Random Forest, Random Basis Function e MultiLayer Perceptron identificando em tecidos de mamografias a presença de massa e não massa, perfazendo assim parte de um Computer-Aided Diagnosis. Para validação da metodologia, foram utilizadas 200 imagens de mamografia, onde 100 contêm massa e as demais não massa. Os resultados mostram-se promissores, pois os melhores resultados alcançam uma acurácia de 91,5%, sensibilidade de 89,5%, especificidade de 94% e uma taxa de falsos positivos de 0,085 por exame.