Classificação e segmentação de termogramas de mama para triagem de pacientes residentes em regiões de poucos recursos médicos

• Autor(a) principal: SILVA, Anderson Spinelli Valdevino da
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14969
• topic: Câncer de mama; Termografia; Classificação de imagem; Técnica de triagem

O câncer de mama é um dos principais tipos de câncer que levam mulheres a óbito no Brasil e no mundo. O câncer surge a partir do desenvolvimento descontrolado de células malignas no corpo, ocasionando uma maior perfusão sanguínea na região afetada e, consequentemente, aumentando a temperatura local. Tal aumento pode ser medido através de câmeras termográficas. No presente trabalho, realiza-se a classificação estatística de imagens termográficas das mamas, de um grupo de mulheres cujas as imagens foram adquiridas sem um controle adequado das variáveis térmicas do ambiente. Essas imagens termográficas foram classificadas a partir de um grupo formado por imagens de pacientes do Hospital das Clínicas da UFPE, para as quais as condições de aquisição foram controladas. Com a classificação e análise das imagens nesses dois ambientes procura-se investigar se a termografia pode ser utilizada como uma técnica de triagem de possíveis anomalias mamárias em regiões de poucos recursos médicos. Para este fim, foram utilizados três tipos de segmentação das imagens das mamas e dois tipos de classificadores, o classificador Discriminante Linear e um classificador de Distância Mínima baseado em três distâncias: a Euclidiana, a de Mahalanobis e a City Block. Para avaliar a robustez dos classificadores usados também foram analisados casos especiais, que englobaram dois tipos de casos: mulheres que amamentavam com apenas uma das mamas e outro caso onde com imagens de uma mulher que passou por cirurgia prévia da mama. No grupo de teste, composto por 29 pacientes, a maioria das imagens foi de pacientes normais e essa classe apresentou uma grande variabilidade dos dados. Foi então necessário minimizar esses efeitos nos classificadores, sendo feito outro tipo de análise, levando em conta a variância da classe normal. De modo geral, o classificador Discriminante Linear apresentou os melhores resultados, indicando ser o mais robusto para esse tipo de amostra. Foram comparados dois tipos de segmentação de imagens e concluiu-se pelos resultados comparativos, que as segmentações manuais não interferiram de forma significativa na classificação das referidas imagens. Concluiu-se também, que numa triagem às cegas é necessário fazer algumas perguntas simples às pacientes. Os resultados obtidos com os classificadores e com as segmentações dão indícios que a termografia pode ser utilizada como uma ferramenta de triagem em localidades com condições médicas precárias