Método para segmentação manual de imagens térmicas para geração de Ground Truth
Resumo
O câncer de mama é o tumor maligno que mais aflige as mulheres no mundo. A detecção e o tratamento precoce é a melhor forma de aumentar a taxa de sobrevida. Neste contexto, a termografia é um mecanismo de triagem muito importante por permitir detectar a assimetria térmica das mamas e a sua neovascularização bem antes dos exames mais usuais, como a mamografia e ultrassonografia. Para utilizar métodos de tomada de decisão é necessário que a Região de Interesse (ROI) seja segmentada. A segmentação automática da ROI é o primeiro passo nos sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CADx). Além disso, diminui a possibilidade de erros, permite que o resultado tenha repetibilidade e principalmente torna possível que o armazenamento destes bancos de dados médicos sejam mais bem gerenciados, por permitir o uso de técnicas de recuperação de arquivos baseados no seu conteúdo visual (CBIR). O uso desta forma de recuperação dos dados armazenados permite um gerenciamento eficiente do banco de dados e seu uso pelos especialistas em consultas clínicas. Este trabalho apresenta uma nova ideia: usar um “tablet” para auxiliar o médico na tarefa de segmentar manualmente. Essa segmentação é fundamental no processo de construção de uma base padronizada para auxiliar na avaliação, validação e comparação de diferentes técnicas de segmentação automáticas.
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