Diagnóstico de Câncer de Mama Através de Vetores de Descritores Localmente Agregados - Marques, Ricardo; Ramos Neto, Geovane; Braz Júnior, Geraldo; Almeida, João (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2016: Anais do XVI Workshop de Informática Médica, 2016)
Uma abordagem para detectar precocemente anomalias na mama é a imagem de mamografia. No entanto, os padrões de imagem complexos e a diferente organização dos tecidos mamários requer habilidade e experiência de médicos treinados para evitar falhas na interpretação de mamografias. O objetivo principal deste trabalho é diminuir esse número de falhas associadas ao exame. Para isso, propomos uma extração de características de textura usando Vetores de Descritores Localmente Agregados. Os testes iniciais alcançaram resultados promissores, os melhores valores obtidos com 600 amostras da base DDSM são: 90.18 (acurácia), 91.83 (sensibilidade) e 94.02 (especificidade).