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Title: Técnicas neuronais de agrupamentos aplicadas à detecção de anomalias em mamogramas digitais
Authors: Soares, Heliana Bezerra
Keywords: Inteligência artificial;Redes neurais;Mamografia
Issue Date: 10-Mar-2001
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: SOARES, Heliana Bezerra. Técnicas neuronais de agrupamentos aplicadas à detecção de anomalias em mamogramas digitais. 2001. 118 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2001.
Portuguese Abstract: Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente para análise de mamogramas digitais, capaz de detectar e classificar massas e microcalcificações. O mamograma digital será pré-processado através de técnicas de processamento digital de imagens com finalidade de adequar a imagem ao sistema de detecção e classificação automática das calcificações existentes na mama. O modelo adotado para a detecção de anomalias e classificação dos mamogramas utiliza a rede neural de Kohonen treinada pelo algoritmo Self Organization Map - SOM. O algoritmo de quantização vetorial, Kmeans é também utilizado com a mesma finalidade do SOM. Uma análise de desempenho dos dois algoritmos para atuarem na classificação automática de mamogramas digitais é desenvolvida. O sistema desenvolvido auxiliará ao mastologista no diagnóstico e acompanhamento do desenvolvimento de anormalidades
Abstract: This work proposes the development of an intelligent system for analysis of digital mammograms, capable to detect and to classify masses and microcalcifications. The digital mammograms will be pre-processed through techniques of digital processing of images with the purpose of adapting the image to the detection system and automatic classification of the existent calcifications in the suckles. The model adopted for the detection and classification of the mammograms uses the neural network of Kohonen by the algorithm Self Organization Map - SOM. The algorithm of Vector quantization, Kmeans it is also used with the same purpose of the SOM. An analysis of the performance of the two algorithms in the automatic classification of digital mammograms is developed. The developed system will aid the radiologist in the diagnosis and accompaniment of the development of abnormalities
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15265
Appears in Collections:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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