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Título: Telediagnóstico em imagens de tomografia computadorizada na indicação do tratamento de câncer de pulmão: uma abordagem baseada em inteligência artificial
Autor(es): Nóbrega, Giovani Ângelo Silva Da
Palavras-chave: Sistema de Auxilio a Diagnóstico de Nódulos Pulmonares;Câncer de Pulmão;Processamento de Imagens Médicas;Oncologia
Data do documento: 13-Mai-2016
Citação: NÓBREGA, GIOVANI ÂNGELO SILVA DA. Telediagnóstico em imagens de tomografia computadorizada na indicação do tratamento de câncer de pulmão: uma abordagem baseada em inteligência artificial . 2016. 80f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro De Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Resumo: O câncer é uma das principais causas de morte em todo mundo. Dentre os diversos tipos o câncer de pulmão é responsável por quase 1,59 milhões ao ano. Segundo a OMS até 2030 esse número irá crescer cerca de 45% em parte devido ao crescimento da população e, em parte, ao envelhecimento da população. A detecção precoce do câncer de pulmão pode aumentar a chance de sobrevivência do pacientes e reduzir os custos do tratamento. A literatura especializada afirma que a tomografia computadorizada é atual técnica de imagem mais indicada para a realização de exames que objetivam detectar nódulos pulmonares. Contudo é um exame que demanda um custo significativo de trabalho por parte dos radiologistas na detecção e determinação das características físicas dos nódulos. Visando reduzir os custos e aumentar a eficiência do processo de diagnóstico, o presente trabalho propõe um novo sistema de auxílio na determinação das características físicas dos nódulos pré detectados em exames de tomografia computadorizada. O sistema é baseado em processamento digital de imagens(extração de características textura, intensidade e estatística), seleção de caracteríscitas (Genetic Algorithm, Simulated Annealing e Recursive Feature Elimination) e um classificador de padrões (Máquinas de Vetores Suporte). O sistema foi testado com 500 exames de diferentes pacientes na qual foi possível obter 889 tumores diagnosticados e obteve como resultado a medida de Sensibilidade em torno de 97% e uma acurácia média de 89%.
metadata.dc.description.resumo: O câncer é uma das principais causas de morte em todo mundo. Dentre os diversos tipos o câncer de pulmão é responsável por quase 1,59 milhões ao ano. Segundo a OMS até 2030 esse número irá crescer cerca de 45% em parte devido ao crescimento da população e, em parte, ao envelhecimento da população. A detecção precoce do câncer de pulmão pode aumentar a chance de sobrevivência do pacientes e reduzir os custos do tratamento. A literatura especializada afirma que a tomografia computadorizada é atual técnica de imagem mais indicada para a realização de exames que objetivam detectar nódulos pulmonares. Contudo é um exame que demanda um custo significativo de trabalho por parte dos radiologistas na detecção e determinação das características físicas dos nódulos. Visando reduzir os custos e aumentar a eficiência do processo de diagnóstico, o presente trabalho propõe um novo sistema de auxílio na determinação das características físicas dos nódulos pré detectados em exames de tomografia computadorizada. O sistema é baseado em processamento digital de imagens(extração de características textura, intensidade e estatística), seleção de caracteríscitas (Genetic Algorithm, Simulated Annealing e Recursive Feature Elimination) e um classificador de padrões (Máquinas de Vetores Suporte). O sistema foi testado com 500 exames de diferentes pacientes na qual foi possível obter 889 tumores diagnosticados e obteve como resultado a medida de Sensibilidade em torno de 97% e uma acurácia média de 89%.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21554
Aparece nas coleções:PPGEE - Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação

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