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Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na segmentação e classificação de nódulos em imagens de ultrassonografia de mama

Texto completo
Autor(es):
Karem Daiane Marcomini
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD)
Data de defesa:
Membros da banca:
Homero Schiabel; Antonio Adilton Oliveira Carneiro; Maria Cristina Ferreira de Oliveira
Orientador: Homero Schiabel
Resumo

Muitos procedimentos vêm sendo desenvolvidos para auxiliar no diagnóstico precoce do câncer de mama. Nesse âmbito, a ultrassonografia tornou-se uma ferramenta indispensável na distinção entre lesões benignas e malignas. Devido a subjetividade na interpretação de imagens, os esquemas CAD têm oferecido ao especialista uma segunda opinião mais precisa e confiável. Nesse propósito, essa pesquisa apresenta uma metodologia para a detecção e caracterização automática de achados ultrassonográficos da mama. Os ensaios tiveram por base a utilização de imagens obtidas por simuladores e, a partir de resultados consideráveis, foram aplicados sobre exames clínicos. O processo teve início com o emprego de um pré-processamento (filtro de wiener, equalização e filtro da mediana) para a minimização do ruído. Em seguida, cinco técnicas de segmentação foram averiguadas a fim de determinar a representação mais concisa. Dentre elas, a rede neural SOM mostrou-se como a mais relevante. Após a delimitação do objeto, foram definidas as características mais expressivas para a descrição morfológica do achado. Esses dados serviram de entrada para o classificador neural MLP. A acurácia alcançada durante o treinamento em imagens simuladas foi de 94,2%, produzindo um Az de 0,92. Para avaliar a generalização dos dados, foi efetuada a classificação com imagens desconhecidas ao sistema, tanto em simuladores quanto em exames clínicos, nesses casos a acurácia foi de 90% e 81%, respectivamente. O classificador proposto apresentou-se como uma importante ferramenta de auxílio ao diagnóstico em ultrassonografias de mama. (AU)

Processo FAPESP: 10/14194-3 - Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na classificação de nódulos em imagens de ultrassonografia de mama
Beneficiário:Karem Daiane Marcomini
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado