Diagnóstico de Câncer de Mama Através de Vetores de Descritores Localmente Agregados

  • Ricardo Marques UFMA
  • Geovane Ramos Neto UFMA
  • Geraldo Braz Júnior UFMA
  • João Almeida UFMA

Resumo


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).

Referências

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Publicado
04/07/2016
MARQUES, Ricardo; RAMOS NETO, Geovane; BRAZ JÚNIOR, Geraldo; ALMEIDA, João. Diagnóstico de Câncer de Mama Através de Vetores de Descritores Localmente Agregados. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 16. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 2601-2604. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2016.9907.

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