Detecção de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/95167 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 |
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Detecção de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizadaEngenharia eletricaReconhecimento de padrOesProcessamento de imagens -Tecnicas digitaisProjeto auxiliado por computadorPulmões -DoençasDiagnosticoTomografia computadorizadaDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011O reconhecimento automatico de padrões é uma atividade de importância significativa em problemas das mais variadas áreas, desde identificação de caracteres a previsão do tempo, auxiliando ou mesmo substituindo o elemento humano nestas tarefas, com ganhos expressivos na qualidade do trabalho, no tempo de realização e no custo final. No âmbito médico, apesar da aplicação ainda ser limitada, há uma grande expectativa no uso de tais técnicas para garantir maior segurança e agilidade na identificação o de estruturas no corpo humano. Uma situação particularmente importante é a detecção de nódulos pulmonares, cuja população alvo é elevada e que envolve uma patologia com alta taxa de mortalidade. A análise de exames para detecção de nódulos é uma atividade repetitiva que toma um tempo elevado de uma mão de obra altamente especializada e que está sujeita a uma variabilidade significativa no diagnóstico. Este trabalho apresenta um novo sistema de detecção automática de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada com o intuito de auxiliar o radiologista no diagnóstico. Para este fim, é realizado um estudo de reconhecimento de padrões e de processamento de imagens. No campo de reconhecimento de padrões são analisadas técnicas não-paramétricas de classificação e algoritmos de seleção de descritores. São apresentadas as técnicas fundamentais de processamento de imagens, bem como um modelo de conectividade nebulosa para segmentação e uma medida de forma para identificação de estruturas. Finalmente, são avaliadas para este problema as diferentes técnicas de classificação estudadas e o sistema proposto é comparado quantitativamente com outros sistemas de detecção de nódulos pulmonares, obtendo resultados promissores.Mayer, JoceliUniversidade Federal de Santa CatarinaPureza, André Hallack Miranda2012-10-25T21:35:43Z2012-10-25T21:35:43Z2012-10-25T21:35:43Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis497 p.| il., tabs., grafs.application/pdf297537http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/95167porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-04-30T13:22:04Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/95167Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-04-30T13:22:04Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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