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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.3.2013.tde-23052014-010946
Documento
Autor
Nombre completo
Jamilson Bispo dos Santos
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2013
Director
Tribunal
Almeida Junior, Jorge Rady de (Presidente)
Araújo, Sidnei Alves de
Furuie, Sérgio Shiguemi
Medeiros, Regina Bitelli
Sato, Liria Matsumoto
Título en portugués
Pesquisa de similaridades em imagens mamográficas com base na extração de características.
Palabras clave en portugués
CBIR
Data mining
Processamento digital de imagens
Reconhecimento de padrões
Resumen en portugués
Este trabalho apresenta uma estratégia computacional para a consolidação do treinamento dos radiologistas residentes por meio da classificação de imagens mamográficas pela similaridade, analisando informações dos laudos realizados por médicos experientes, obtendo os atributos extraídos das imagens médicas. Para a descoberta de padrões que caracterizam a similaridade aplicam-se técnicas de processamento digital de imagens e de mineração de dados nas imagens mamográficas. O reconhecimento de padrões tem como objetivo realizar a classificação de determinados conjuntos de imagens em classes. A classificação dos achados mamográficos é realizada utilizando Redes Neurais Artificiais, por meio do classificador Self-Organizing Map (SOM). O presente trabalho utiliza a recuperação de imagens por conteúdo (CBIR- Content-Based Image Retrieval), considerando a similaridade em relação a uma imagem previamente selecionada para o treinamento. As imagens são classificadas de acordo com a similaridade, analisando-se informações dos atributos extraídos das imagens e dos laudos. A identificação da similaridade é obtida pela extração de características, com a utilização da transformada de wavelets.
Título en inglés
Search for similarities in mammographic images based feature extraction.
Palabras clave en inglés
CBIR
Data mining
Digital image processing
Pattern recognition
Resumen en inglés
This work presents a computational strategy to consolidate the training of residents radiologists through the classification of mammographic images by similarity, analyzing information from reports made by experienced physicians, obtaining the attributes extracted from medical images. For the discovery of patterns that characterize the similarity apply techniques of digital image processing and data mining in mammographic images. Pattern recognition aims to achieve the classification of certain sets of images in classes. The classification of mammographic is performed using Artificial Neural Networks, through the classifier Self-Organizing Map (SOM). This work uses the image retrieval (CBIR-Content- Based Image Retrieval), considering the similarity in relation to an image already selected for training. The images are classified according to similarity, analyzing attribute information extracted from the images and reports. The identification of similarity was obtained by feature extraction, using the technique of wavelet transform.
 
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Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Fecha de Publicación
2014-05-28
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • Santos, J. B., ALMEIDA JR, J. R., and SILVA, L. A. Pattern Recognition im Mammographic Images Used by the Residents in Mammography. In ICCMA 2013 - Internatinal Conference on Computer Medical Applications, Sousse, 2013. Proceedings of Internatinal Conference on Computer Medical Applications., 2013.
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