• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2017.tde-05062017-155941
Documento
Autor
Nome completo
Claudio Eduardo Goes
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2002
Orientador
Banca examinadora
Schiabel, Homero (Presidente)
Cliquet Junior, Alberto
Furuie, Sérgio Shiguemi
Título em português
Segmentação de imagens mamográficas digitais para detecção de microcalcificações em mamas densas
Palavras-chave em português
Câncer de mama
Diagnóstico auxiliado por computador
Mama densa
Microcalcificação
Processamento de imagem
Segmentação
Resumo em português
Este projeto de pesquisa trata da investigação das técnicas de segmentação de imagens digitais e de suas características, problemas e soluções principais, para aplicação específica em imagens mamográficas com o objetivo de auxiliar a detecção de microcalcificações. A identificação desse tipo de estrutura na avaliação da imagem em mamografia é um requisito importante para a formulação do diagnóstico, dadas suas peculiaridades em termos de associação a tumores. Como atualmente cada vez mais esquemas em CAD (Computer-Aided Diagnosis) estão sendo desenvolvidos a fim de, a partir do conveniente processamento da imagem mamográfica digitalizada, classificar as estruturas encontradas como auxílio ao diagnóstico do câncer de mama, é de fundamental importância que a segmentação dessas imagens tenha qualidade suficiente para permitir a eficácia na classificação das estruturas segmentadas. Particularmente, casos de mamas densas representam uma dificuldade adicional e muito importante para a avaliação diagnóstica, dadas as características peculiares da imagem em termos de contraste ruim, em razão da existência de quantidade significativamente maior de tecido fibroso, o qual dificulta a identificação de sinais suspeitos na imagem. Por isso, esse trabalho está voltado ao estudo extensivo das principais técnicas de segmentação existentes para imagens mamográficas, a fim de determinar aquelas que são mais eficientes no processo de extração de microcalcificações.
Título em inglês
not available
Palavras-chave em inglês
not available
Resumo em inglês
This work is about the investigation of digital images segmentation techniques (characteristics, problems and main solutions) for specific application in mammography, with the objective of aiding microcalcifications detection. The identification of the structure type on mammogram evaluation is an important requirement to prepare the diagnosis, because of its peculiarities to associate breast cancer terms. As nowadays more and more CAD (Computer-Aided Diagnosis) are being developed in order to, starting from the convenient digital image processing, classify the finding structures as an aid to the diagnosis of breast cancer, it is of fundamental importance that the images segmentation has enough quality to allow the effectiveness of the structures classification. Particularly, cases of dense breast represent an additional and very important difficulty for the diagnosis, because of the peculiar characteristics of the image in terms of bad contrast, due to the existence significantly larger of fibrous tissue, which hinder the identification of suspicious signs in breast image. Therefore, this work focus the extensive study of the main segmentation techniques developed to mammographic images in order to determine which are more efficient in the microcalcifications extraction process.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2017-06-06
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2019. Todos os direitos reservados.