Um Estudo sobre Características Extraídas de Imagens Infravermelhas para Detecção de Anormalidades de Mama - Silva, Lincoln; Resmini, Roger; Silva, Aristófanes; Paiva, Anselmo; Bravo, Renato; Santos, Alair; Muchaluat-Saade, Débora; Conci, Aura (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2016: Anais do XVI Workshop de Informática Médica, 2016)
O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais comum no mundo. O diagnóstico e o tratamento em estágios iniciais aumentam as chances de cura da paciente. A temperatura de tecidos cancerosos é geralmente mais alta do que a de tecidos vizinhos saudáveis, tornando a termografia uma opção a ser considerada em estratégias de rastreamento deste tipo de câncer. Este artigo propõe um conjunto de características extraídas de imagens obtidas por Termografia Infravermelha Dinâmica com o objetivo de detectar anomalias da mama, entre elas o câncer, utilizando técnicas de aprendizagem de máquina não supervisionada. índices de validação de agrupamento são aplicados para avaliar os grupos formados de séries temporais de temperatura para vários valor de k aplicados no algoritmo k-means, gerando valores tratados como características. As análises revelam que o índice Streh gera as características mais significativas.