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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SEGMENTAÇÃO MULTICRITÉRIO PARA DETECÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA Autor: VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ORIENTADOR
ARISTOFANES CORREA SILVA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 16423
Catalogação: 04/10/2010 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16423@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16423@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16423
Resumo:
Título: SEGMENTAÇÃO MULTICRITÉRIO PARA DETECÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA Autor: VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS
ARISTOFANES CORREA SILVA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 16423
Catalogação: 04/10/2010 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16423@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16423@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16423
Resumo:
Este trabalho propõe um novo algoritmo de segmentação baseado em
crescimento de regiões para detecção de nódulos pulmonares em imagens de
tomografia computadorizada. Para decidir, em cada iteração, se dois objetos
adjacentes são fundidos em um único objeto, o algoritmo de segmentação calcula
um índice de heterogeneidade baseada em múltiplos critérios. Entretanto, o
algoritmo de segmentação depende de alguns parâmetros os quais foram
encontrados utilizando algoritmo genético. Resultados experimentais mostraram
que o método é robusto e promissor (chegando a uma sensibilidade de 80,9 %
com 0,23 falsos positivos por exame). Além disso, indicam que o método
proposto é capaz de fornecer um bom suporte para o diagnóstico do especialista.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, APÊNDICE |