Classificação Automática de Tecido Estromal em Imagens da Próstata Baseada em Descritores de Textura

• Domingos L. L. Oliveira UFABC
• Marcelo Z. Nascimento UFU
• Leandro A. Neves UNESP
• Moarcir F. Godoy FAMERP
• Yan A. S. Duarte UFABC
• Pedro F. F. Arruda FUNFARME
• Dalisio S. Neto FUNFARME

Resumo

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.

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