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Título: Desenvolvimento de um algoritmo baseado em lógica fuzzy para segmentação de lesões em imagens de mamografia digital
Autor: Bezerra, Kallebe Felipe Pereira
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/3067789764865525
Orientador: Cordeiro, Filipe Rolim
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/4807739914511076
Palavras-chave: Algoritmos computacionais;Mamografia
Data do documento: 2018
Citação: BEZERRA, Kallebe Felipe Pereira. Desenvolvimento de um algoritmo baseado em lógica fuzzy para segmentação de lesões em imagens de mamografia digital. 2018. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2018.
Abstract: Breast cancer has been a growing problem for women around the world. According to the World Health Organization (WHO), it is the most common type of cancer among women, with increasing participation, making it one of the most fatal types of cancer worldwide. In Brazil, it is the leading cause of cancer death among women, with 59.000 new cases of cancer in 2018, with an incidence of about 59,70 cases per 100,000 women. Several methods of prevention have been developed, but one of the most effective methods for the detection of lesions is the diagnosis through digital mammography. However, the interpretation of mammography can be a difficult task even for a specialist, since the analysis is affected by several factors, such as image quality, radiologist experience and type of lesion. 12% to 30% of breast cancer cases are not detected because of bad mammography interpretation. The main objective of this work is the study and development of a tumor segmentation technique in mammography images using Fuzzy logic. It aims to insert the Fuzzy approach in the algorithm Random Walker, in order to propose a new solution for lesion segmentation. It aims to insert the Fuzzy approach in the algorithm Random Walker, in order to propose a new solution for segmentation of tumors. Finally, this work compare the results with state of the art techniques. The database has 322 mammography images obtained from 161 patients. However, only 57 of the images contain masses. Results showed that the proposed approach of the Random Walker with Fuzzy logic, used for mass segmentation, obtained better results when compared with the classic Walker Random algorithm, besides decreasing the user effort in the algorithm initialization step.
Resumo: O câncer de mama tem sido um problema crescente para mulheres do mundo todo. De acordo com a Organização Mundial de Saúde (OMS), ele é o tipo de câncer mais comum entre mulheres, com mortalidade crescente, se tornando um dos tipos mais fatais de câncer em todo o mundo. No Brasil, ele é a principal causa de morte por câncer entre as mulheres, sendo estimado 59.000 casos novos de câncer em 2018, com uma incidência de cerca de 59,70 casos de cada 100 mil mulheres. Vários métodos de prevenção têm sido desenvolvidos, mas um dos métodos mais eficazes para a detecção de lesão é o diagnóstico através da mamografia digital. No entanto, a interpretação da mamografia pode ser uma tarefa difícil até mesmo para um especialista, uma vez que a análise é afetada por diversos fatores, tais como a qualidade da imagem, experiência do radiologista e tipo de lesão. É estimado que 12% a 30% dos casos de câncer de mama deixam de ser detectados devido à má interpretação mamográfica. O trabalho proposto tem como objetivo principal o estudo e desenvolvimento de uma técnica de segmentação de tumores em imagens de mamografia, utilizando lógica Fuzzy. Têm-se como objetivo inserir a abordagem Fuzzy no algoritmo Random Walker, a fim de propor uma nova solução para segmentação de lesões. Por fim, tem-se como objetivo realizar comparação com técnicas do estado da arte. O trabalho proposto utiliza a base de dados Mini-MIAS para realizar a avaliação das técnicas. A base consiste em 322 imagens de mamografia da visão médio lateral oblíqua, obtido de 161 pacientes. Entretanto, apenas 57 das imagens contem lesão. Os resultados mostraram que a abordagem proposta do algoritmo Random Walker com lógica Fuzzy, usado para segmentação do tumor, obteve melhores resultados para a maioria das métricas, em comparação com o algoritmo Random Walker clássico, e diminuiu o esforço do usuário necessário na etapa de inicialização do algoritmo.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/844
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