Suporte a sistemas de auxílio ao diagnóstico e de recuperação de imagens por conteúdo usando mineração de regras de associação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ribeiro, Marcela Xavier
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16022009-144432/
Resumo: Neste trabalho, a mineração de regras de associação é utilizada para dar suporte a dois tipos de sistemas médicos: os sistemas de busca por conteúdo em imagens (Content-based Image Retrieval - CBIR) e os sistemas de auxílio ao diagnóstico (Computer Aided Diagnosis - CAD). Na busca por conteúdo, regras de associação são empregadas para reduzir a dimensionalidade dos vetores de características que representam as imagens e para diminuir o ``gap semântico\'\', que existe entre as características de baixo nível das imagens e seu significado semântico. O algoritmo StARMiner (Statistical Association Rule Miner) foi desenvolvido para associar características de baixo nível das imagens com o seu significado semântico, sendo também utilizado para realizar seleção de características em bases de imagens médicas, melhorando a precisão dos sistemas CBIR. Para dar suporte aos sistemas CAD, o método IDEA (Image Diagnosis Enhancement through Association rules) foi desenvolvido. Nesse método regras de associação são empregadas para sugerir uma segunda opinião ou diagnóstico preliminar de uma nova imagem para o radiologista. A segunda opinião automaticamente gerada pelo método pode acelerar o processo de diagnóstico de uma imagem ou reforçar uma hipótese, trazendo ao especialista médico um apoio estatístico da situação sendo analisada. Dois novos algoritmos foram propostos: um para pré-processar as características de baixo nível das imagens médicas e, o outro, para propor diagnósticos baseados em regras de associação. Vários experimentos foram realizados para validar os métodos desenvolvidos. Os experimentos realizados indicam que o uso de regras de associação pode contribuir para melhorar a busca por conteúdo e o diagnóstico de imagens médicas, consistindo numa poderosa ferramenta para descoberta de padrões em sistemas médicos
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