Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões em imagens de termografia para auxílio no diagnóstico de câncer de mama

Breast cancer is the type of cancer that most affects women worldwide. New means of screening methods to detect the desease in early stages are fundamental for more efficient treatments and better recovery rates. Currently, mamography is the standart exam for breast cancer detection, a painfull and...

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Principais autores: Schmockel, Bruno Pedroso, Chane Junior, Celso Luiz
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9252
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spelling riut-1-92522021-12-16T20:31:19Z Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões em imagens de termografia para auxílio no diagnóstico de câncer de mama Application of pattern recognition techniques for supporting breast cancer diagnosis Schmockel, Bruno Pedroso Chane Junior, Celso Luiz Dorini, Leyza Elmeri Baldo Silva, Ricardo Dutra Dorini, Leyza Elmeri Baldo Minetto, Rodrigo Nassu, Bogdan Tomoyuki Termografia Mamas - Câncer Sistemas de reconhecimento de padrões Thermography Breast - Cancer Pattern recognition systems CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) Breast cancer is the type of cancer that most affects women worldwide. New means of screening methods to detect the desease in early stages are fundamental for more efficient treatments and better recovery rates. Currently, mamography is the standart exam for breast cancer detection, a painfull and invasive exam witch exposes the pacient to ionizing radiation. Thermographic images are an alternative for detection of anomalies in the body behavior, that only needs a special camera. Although identifying such anomalies is subjective even for trained professionals, the work here presented has an accuracy of 86% with a sensibility of 100% for 67 pacient images. O câncer de mama é o tipo de câncer que mais afeta mulheres do mundo. Novas formas para detectar a doença em seus estágios iniciais são fundamentais para tratamentos mais eficientes e com maior chance de cura. Atualmente o exame padrão para a detecção de câncer de mama é a mamografia, um exame que além de doloroso é invasivo e necessita expor a paciente a radiação ionizante. As imagens termográficas são uma alternativa para a detecção de anomalias no funcionamento do corpo, que necessitam somente da captura feita através de uma câmera especial. Tais anomalias, entretanto, são subjetivas até mesmo para o profissional bem treinado. O método aqui apresenta uma acurácia de 86% com uma sensibilidade de 100%. para um conjunto amostral de 67 imagens. 2020-11-12T12:02:41Z 2020-11-12T12:02:41Z 2018-12-11 bachelorThesis SCHMOCKEL, Bruno Pedroso; CHANE JUNIOR, Celso Luiz. Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões em imagens de termografia para auxílio no diagnóstico de câncer de mama. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9252 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Bacharelado em Sistemas de Informação UTFPR
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Schmockel, Bruno Pedroso
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Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões em imagens de termografia para auxílio no diagnóstico de câncer de mama
description Breast cancer is the type of cancer that most affects women worldwide. New means of screening methods to detect the desease in early stages are fundamental for more efficient treatments and better recovery rates. Currently, mamography is the standart exam for breast cancer detection, a painfull and invasive exam witch exposes the pacient to ionizing radiation. Thermographic images are an alternative for detection of anomalies in the body behavior, that only needs a special camera. Although identifying such anomalies is subjective even for trained professionals, the work here presented has an accuracy of 86% with a sensibility of 100% for 67 pacient images.
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