Determinação de parâmetros em operadores para segmentação de nódulos mamários com o auxílio de Algoritmos Genéticos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.6/5613 |
Resumo: | O cancro é uma das causas de morte mais frequente em todo o mudo e o cancro da mama é o mais comum em mulheres. Logo, é de extrema importância a deteção atempada, pois o diagnóstico precoce e o tratamento do cancro mamário aumentam significativamente as probabilidades de tratamento bem-sucedido. O exame da mama através de imagens por ultrassom (US) é o principal coadjuvante da mamografia, tornando-se deste modo um exame ainda mais importante, complementado por sistemas CAD, detetando e classificando nódulos mamários. Na presente dissertação foi desenvolvida uma metodologia, baseada em Operadores Morfológicos, Deteção de contornos, Métodos de Thresholding entre outros, para segmentar automaticamente imagens de US mamários, que determina diversos parâmetros com auxílio de Algoritmos Genéticos (AG). |
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Determinação de parâmetros em operadores para segmentação de nódulos mamários com o auxílio de Algoritmos GenéticosAlgoritmos GenéticosCadCancro da MamaSegmentaçãoUltrassom MamárioDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia MecânicaO cancro é uma das causas de morte mais frequente em todo o mudo e o cancro da mama é o mais comum em mulheres. Logo, é de extrema importância a deteção atempada, pois o diagnóstico precoce e o tratamento do cancro mamário aumentam significativamente as probabilidades de tratamento bem-sucedido. O exame da mama através de imagens por ultrassom (US) é o principal coadjuvante da mamografia, tornando-se deste modo um exame ainda mais importante, complementado por sistemas CAD, detetando e classificando nódulos mamários. Na presente dissertação foi desenvolvida uma metodologia, baseada em Operadores Morfológicos, Deteção de contornos, Métodos de Thresholding entre outros, para segmentar automaticamente imagens de US mamários, que determina diversos parâmetros com auxílio de Algoritmos Genéticos (AG).Cancer is one of the most frequent causes of death all over the world and breast cancer is the most common in women. Therefore, it’s extremely important beforehand detection, since early diagnosis and treatment of breast cancer increases significantly the chances of successful treatment. The breast examination through ultrasound images (US) is the main assistant method to mammography, therefore becoming an even more important exam, complemented by CAD systems, detecting and classifying breast masses. In present dissertation it was developed a methodology, based on Morphological Operators, Contour Detection, Thresholding Methods among others, for automatically segment US breasts pictures, that determines several parameters with the support of Genetic Algorithms (GA).Souza, José António Menezes Felippe deuBibliorumTeixeira, Emanuel José Soares Bordalo2018-08-01T16:15:10Z2014-11-172014-10-72014-11-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.6/5613TID:201643022porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-15T09:43:39Zoai:ubibliorum.ubi.pt:10400.6/5613Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T00:46:29.449633Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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