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Abstract:
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O presente trabalho visa ampliar o horizonte de análise do sistema especialista Mammalyzer permitindo o auxilio no diagnóstico precoce de nódulos de câncer de mama, nos casos de imagens MRI de mama com fatias(slices) de espessura menor que 2 milímetros. Para tal,foi utilizado uma técnica de segmentação baseada no conceito de um filtro de difusão anisotrópica não-linear caracterizado pela preservação da região das bordas da imagem. Antes porém, da identificação da técnica de segmentação, o estudo do processo de implementação da primeira versão do Mammalyzer foi necessário. Isto envolveu tanto a analise do algoritmo implementado de uma rede neural artificial, baseada na técnica dos mapas auto-organizáveis de Kohonen,que se constitui no principal módulo do sistema Mammalyzer bem como o mecanismo dos parâmetros utilizados para a identificação de características nas imagens analisadas.Como resultado do estudo, obteve-se desempenho satisfatório na eliminação de artefatos de movimento pelo uso conjunto do filtro de difusão anisotrópica não linear, baseado no modelo de Perona-Malik, para parâmetros de contraste do filtro ?=15 e 100 iterações, com o modelo de mapas auto-organizáveis de Kohonen. Desta forma, o modelo não-linear de Perona-Malik demonstrou eficiência na remoção de pequenas texturas irregulares presentes próximo à região das bordas da imagem e nos contornos internos da imagem. |
