Estudo da caracterização de nódulos em mamogramas através de uma configuração de rede neural artificial

• Autor(a) principal: Kinoshita, Sérgio Koodi
• Data de Publicação: 1998
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11112015-112607/
• topic: Artificial neural network; Breast cancer; Câncer de mama; Computer aided diagnosis; Diagnóstico auxiliado por computador; Digital mammograms; Mamograma digital; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Rede neural artificial

Este trabalho apresenta um estudo de classificação de nódulos em mamograma digitalizados através de um classificador de rede neural artificial (RNA). O algoritmo de treinamento de \"backpropagation\" foi utilizado para ajustar os pesos da RNA. O objetivo principal deste trabalho foi determinar um método para analisar e selecionar a melhor configuração de atributos e topologia da RNA para classificar lesões mamárias do tipo nódulo. Foram escolhidas 118 imagens de regiões de interesse (ROI), sendo 68 benignas e 50 malignas de duas bases de imagens: uma do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto, da Universidade de São Paulo, e outra do MIAS-UK (Mammographic Image Analysis Society). O processo completo envolveu quatro etapas: detecção, extração e seleção de atributos, e classificação. Na etapa de detecção, as imagens foram submetidas ao processo combinado das técnicas segmentação de thresholding, morfologia matemática e crescimento de região. Foram extraídos 14 atributos de textura e 14 atributos de forma. Para selecionar os atributos mais discriminantes, foi utilizado o método de Jeffries-Matusita. Foram selecionados três grupos de atributos de forma, três de atributos de textura e três de atributos combinados. Análise pela curva ROC foram dirigidas para avaliar o desempenho do classificador de rede neural artificial (RNA). Os melhores resultados obtidos foram: para o grupo de atributos de forma com 5 unidades escondidas, a área dentro da curva ROC foi de 0.99, taxa de acerto de 98,21%, taxa de especificidade de 98,37% e taxa de sensibilidade de 98.00%; para o grupo de atributos de textura com 4 unidades escondidas, a área dentro da curva foi de 0.98, taxa de acerto de 97,08%, taxa de especificidade de 98,53% e taxa de sensibilidade de 95.11%; para o grupo de atributos combinados de textura e forma com 3 unidades escondidas, a área dentro da curva foi de 0.99, taxa de acerto de 98,21%, taxa de especificidade de 100.00% e taxa de sensibilidade de 95.78%.