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Título: SEGMENTAÇÃO MULTICRITÉRIO PARA DETECÇÃO DE NÓDULOS PULMONARES EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS

Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador
ARISTOFANES CORREA SILVA - Coorientador
Número do Conteúdo: 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  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, APÊNDICE  PDF
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