Estudo comparativo de modelos computacionais gerados sobre representações de imagens de coloscopia: tecido de mucosa normal VS tecido de mucosa de pólipo cólico

• Autor(a) principal: Ferrero,Carlos Andres
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Lee,Huei Diana, Spolaôr,Newton, Coy,Cláudio Saddy Rodrigues, Fagundes,João José, Machado,Renato Bobsin, Cherman,Everton Alvares, Wu,Feng Chung
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Coloproctologia (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-98802009000100003
• topic: Colonoscopia; Polipose Intestinal; Neoplasias do Cólon; Inteligência Artificial; Interpretação de Imagem Assistida por Computador

OBJETIVO: analisar a qualidade preditiva de modelos computacionais para a diferenciação de tecidos cólicos, construídos a partir da representação de Imagens de Coloscopia (IC) como Matrizes de Co-ocorrência (MC). MATERIAIS E MÉTODOS: os modelos foram construídos aplicando técnicas de análise de imagens e de inteligência artificial. Foram utilizadas 67 IC, contendo pólipos, a partir das quais foram extraídas uma imagem da parte de tecido de pólipo e outra de tecido sem pólipo adjacente, totalizando 134 imagens. Para cada imagem, foram construídas MC para diferentes valores do parâmetro distância, D = 1 a 5, e extraídas 11 características de textura. Com essa representação, foram criados cinco modelos computacionais baseados em árvores de decisão. Os modelos foram avaliados utilizando: (a) validação cruzada e (b) tabelas de contingência. RESULTADOS: na análise (a), o modelo de D = 3 apresentou o menor erro médio (22,25% ± 11,85%). Na análise (b), os modelos de D = 1 e 3 apresentaram os melhores valores de precisão. CONCLUSÃO: os valores do parâmetro de distância D = 1 e 3 apresentaram os modelos com as melhores qualidades preditivas. Os resultados mostraram que os modelos construídos apresentaram-se promissores para a construção de sistemas computacionais de suporte à decisão.