Redução de falsos positivos em imagens de mamografias digitais usando os índices phylogenetic species variability, phylogenetic species richness e múltiplos classificadores

  • Laércio Mesquita UFPI
  • Antônio de C. Filho UFPI
  • Alcilene de Sousa UFPI
  • Patrícia Drumond UFPI

Resumo


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.

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Publicado
04/07/2016
MESQUITA, Laércio; DE C. FILHO, Antônio; DE SOUSA, Alcilene; DRUMOND, Patrícia. Redução de falsos positivos em imagens de mamografias digitais usando os índices phylogenetic species variability, phylogenetic species richness e múltiplos classificadores. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 16. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 2490-2498. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2016.9895.