dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Mayer, Joceli |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Pureza, André Hallack Miranda |
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dc.date.accessioned |
2012-10-25T21:35:43Z |
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dc.date.available |
2012-10-25T21:35:43Z |
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dc.date.issued |
2012-10-25T21:35:43Z |
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dc.identifier.other |
297537 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/95167 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 |
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dc.description.abstract |
O reconhecimento automatico de padrões é uma atividade de importância significativa em problemas das mais variadas áreas, desde identificação de caracteres a previsão do tempo, auxiliando ou mesmo substituindo o elemento humano nestas tarefas, com ganhos expressivos na qualidade do trabalho, no tempo de realização e no custo final. No âmbito médico, apesar da aplicação ainda ser limitada, há uma grande expectativa no uso de tais técnicas para garantir maior segurança e agilidade na identificação o de estruturas no corpo humano. Uma situação particularmente importante é a detecção de nódulos pulmonares, cuja população alvo é elevada e que envolve uma patologia com alta taxa de mortalidade. A análise de exames para detecção de nódulos é uma atividade repetitiva que toma um tempo elevado de uma mão de obra altamente especializada e que está sujeita a uma variabilidade significativa no diagnóstico. Este trabalho apresenta um novo sistema de detecção automática de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada com o intuito de auxiliar o radiologista no diagnóstico. Para este fim, é realizado um estudo de reconhecimento de padrões e de processamento de imagens. No campo de reconhecimento de padrões são analisadas técnicas não-paramétricas de classificação e algoritmos de seleção de descritores. São apresentadas as técnicas fundamentais de processamento de imagens, bem como um modelo de conectividade nebulosa para segmentação e uma medida de forma para identificação de estruturas. Finalmente, são avaliadas para este problema as diferentes técnicas de classificação estudadas e o sistema proposto é comparado quantitativamente com outros sistemas de detecção de nódulos pulmonares, obtendo resultados promissores. |
pt_BR |
dc.format.extent |
497 p.| il., tabs., grafs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.subject.classification |
Engenharia eletrica |
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dc.subject.classification |
Reconhecimento de padrOes |
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dc.subject.classification |
Processamento de imagens - |
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dc.subject.classification |
Tecnicas digitais |
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dc.subject.classification |
Projeto auxiliado por computador |
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dc.subject.classification |
Pulmões - |
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dc.subject.classification |
Doenças |
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dc.subject.classification |
Diagnostico |
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dc.subject.classification |
Tomografia computadorizada |
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dc.title |
Detecção de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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