Desenvolvimento e implementação de uma ferramenta computacional de uso médico para análise de imagens termográficas

• Autor(a) principal: QUEIROZ, Kamila Fernanda Ferreira da Cunha
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300000q297
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18062
• topic: Termografia; Detecção do Câncer de Mama; Sistemas de CAD; GUI; Classificação; Thermography; Breast Cancer Detection; CAD System; GUI; Classification

A inspeção termográfica tem emergido como um método potencial para melhorar a eficiência da detecção precoce do câncer de mama. A técnica não utiliza radiação ionizante e possui a vantagem de facilitar a realização de exames de mama em homens e detectar alterações nas mamas de mulheres mais jovens. Sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD) são métodos importantes no subsídio à decisão médica e são usados para melhorar a consistência da interpretação das imagens. Normalmente, estes sistemas são associados a interfaces gráficas para facilitar o trabalho dos usuários e tornar o programa desenvolvido acessível a pesquisadores e/ou médicos ligados à área. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma interface gráfica de usuário (GUI – Graphical User Interface) prática e que possibilite a detecção de anormalidades a partir de termogramas de mamas. Para isto foram implementados sistemas de CAD baseados em classificadores estatísticos, além de análises relacionadas ao quantitativo de casos clínicos e sua relação com a idade das pacientes. As regiões de interesse foram segmentadas tanto de forma semiautomática quanto de forma automática, as quais estão associadas, respectivamente, ao classificador SVM (Support Vector Machine) e ao classificador baseado na distância de Mahalanobis. Com o intuito de identificaras anormalidades das mamas, participaram noventa e oito pacientes do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco, as quais serviram para construir a base de dados para a classificação individual de determinada paciente. A eficácia da classificação para esta amostra foi medida através da sensibilidade e da especificidade ao grupo Maligno, e das taxas de acerto das classes Benigno, Cisto e Normal. A GUI desenvolvida foi avaliada através do estudo das imagens termográficas de cinco pacientes pertencentes às diferentes classes. No presente trabalho, apresentam-se resultados para o classificador Mahalanobis e para o classificador SVM, além de suas variações.