Um Estudo sobre Características Extraídas de Imagens Infravermelhas para Detecção de Anormalidades de Mama

  • Lincoln Silva UFF
  • Roger Resmini UFF
  • Aristófanes Silva UFMA
  • Anselmo Paiva UFMA
  • Renato Bravo UFF
  • Alair Santos UFF
  • Débora Muchaluat-Saade UFF
  • Aura Conci UFF

Resumo


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.

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Publicado
04/07/2016
SILVA, Lincoln; RESMINI, Roger; SILVA, Aristófanes; PAIVA, Anselmo; BRAVO, Renato; SANTOS, Alair; MUCHALUAT-SAADE, Débora; CONCI, Aura. Um Estudo sobre Características Extraídas de Imagens Infravermelhas para Detecção de Anormalidades de Mama. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 16. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 2509-2518. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2016.9897.

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