Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | https://doi.org/10.34627/rcc.v12i0.4 |
Resumo: | O câncer de pele vem se configurando como o mais frequente em toda a população brasileira. A exposição excessiva à radiação solar é o fator principal de risco. Diante dessa situação, o método mais simples para a diminuição das taxas de incidência e mortalidade relativas ao câncer de pele é o diagnóstico precoce. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método diagnóstico auxiliado por computador baseado em processamento de imagens para detecção de lesões de câncer de pele melanoma e não melanoma utilizando Análise de Componentes Independente (ICA) para extração de características, o algoritmo de máxima Relevância e Mínima Redundância (mRMR) para redução de dimensionalidade e Análise Discriminante Linear (LDA) para a classificação das imagens. A capacidade do método foi avaliada pela técnica de validação cruzada, e atingiu 100% de acurácia, 100% de sensibilidade e 100% de especificidade ao analisar todas as amostras. |
id |
RCAP_e78376ea35bad045219bb58d7e0e152a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs2.journals.uab.pt:article/4 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante LinearO câncer de pele vem se configurando como o mais frequente em toda a população brasileira. A exposição excessiva à radiação solar é o fator principal de risco. Diante dessa situação, o método mais simples para a diminuição das taxas de incidência e mortalidade relativas ao câncer de pele é o diagnóstico precoce. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método diagnóstico auxiliado por computador baseado em processamento de imagens para detecção de lesões de câncer de pele melanoma e não melanoma utilizando Análise de Componentes Independente (ICA) para extração de características, o algoritmo de máxima Relevância e Mínima Redundância (mRMR) para redução de dimensionalidade e Análise Discriminante Linear (LDA) para a classificação das imagens. A capacidade do método foi avaliada pela técnica de validação cruzada, e atingiu 100% de acurácia, 100% de sensibilidade e 100% de especificidade ao analisar todas as amostras.Universidade Aberta2018-03-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://doi.org/10.34627/rcc.v12i0.4oai:ojs2.journals.uab.pt:article/4Revista de Ciências da Computação; v. 12 (2017)2182-18011646-633010.34627/rcc.v12i0reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/4https://doi.org/10.34627/rcc.v12i0.4https://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/4/5Direitos de Autor (c) 2018 Universidade Abertahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessReis, Luciano Marques BritoCampos, Lúcio Flávio de A.2022-10-25T11:31:48Zoai:ojs2.journals.uab.pt:article/4Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:13:56.740392Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
title |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
spellingShingle |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear Reis, Luciano Marques Brito |
title_short |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
title_full |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
title_fullStr |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
title_full_unstemmed |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
title_sort |
Detecção de Lesões de Câncer de Pele Utilizando Análise de Componentes Independentes e Análise Discriminante Linear |
author |
Reis, Luciano Marques Brito |
author_facet |
Reis, Luciano Marques Brito Campos, Lúcio Flávio de A. |
author_role |
author |
author2 |
Campos, Lúcio Flávio de A. |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Reis, Luciano Marques Brito Campos, Lúcio Flávio de A. |
description |
O câncer de pele vem se configurando como o mais frequente em toda a população brasileira. A exposição excessiva à radiação solar é o fator principal de risco. Diante dessa situação, o método mais simples para a diminuição das taxas de incidência e mortalidade relativas ao câncer de pele é o diagnóstico precoce. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método diagnóstico auxiliado por computador baseado em processamento de imagens para detecção de lesões de câncer de pele melanoma e não melanoma utilizando Análise de Componentes Independente (ICA) para extração de características, o algoritmo de máxima Relevância e Mínima Redundância (mRMR) para redução de dimensionalidade e Análise Discriminante Linear (LDA) para a classificação das imagens. A capacidade do método foi avaliada pela técnica de validação cruzada, e atingiu 100% de acurácia, 100% de sensibilidade e 100% de especificidade ao analisar todas as amostras. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-03-11 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/other |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://doi.org/10.34627/rcc.v12i0.4 oai:ojs2.journals.uab.pt:article/4 |
url |
https://doi.org/10.34627/rcc.v12i0.4 |
identifier_str_mv |
oai:ojs2.journals.uab.pt:article/4 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/4 https://doi.org/10.34627/rcc.v12i0.4 https://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/4/5 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Direitos de Autor (c) 2018 Universidade Aberta http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Direitos de Autor (c) 2018 Universidade Aberta http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Aberta |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Aberta |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista de Ciências da Computação; v. 12 (2017) 2182-1801 1646-6330 10.34627/rcc.v12i0 reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799130592848117760 |