Banca de DEFESA: VALESCA JULIANE SOUZA DA SILVA
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE: VALESCA JULIANE SOUZA DA SILVA
DATA: 22/09/2020
HORA: 08:30
LOCAL: Ambiente Virtual (Google Meet)
TÍTULO:
MAMOCAD-BR: MINERAÇÃO DE IMAGENS PARA CLASSIFICAÇÃO INTELIGENTE DE TUMORES DE MAMA USANDO O PROTOCOLO BI-RADS
PALAVRAS-CHAVES:
Câncer de mama. BI-RADS. Mineração de dados. Mineração de imagens. Processamento digital de imagens.
PÁGINAS: 65
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:
O aumento no surgimento de novos casos de câncer de mama tem repercutido como um dos graves problemas de saúde pública no mundo. Devido a precarização de parte dos serviços de saúde e à falta de informação, os países em desenvolvimento são os mais afetados com essa doença. O câncer de mama também é uma das principais causas de mortes em mulheres com idade entre 39 e 58 anos. A prevenção secundária ainda é a maneira mais eficaz de se combater essa doença. Atualmente a mamografia é uma das melhores técnicas de detecção precoce de lesões não palpáveis na mama, pois ela possibilita a detecção visual de estruturas que podem evidenciar a presença ou ausência de câncer. Estudos apontam que cerca de 25% a 55% das biópsias são desnecessárias, pois dependendo do caso, a análise das mamografias estão sujeitas a uma série de fatores que podem resultar em falhas na interpretação. Sistemas CAD auxiliam no diagnóstico do câncer evitando biópsias desnecessárias. Esta proposta tem o objetivo de desenvolver uma metodologia (MAMOCAD-BR) utilizando técnicas de inteligência artificial, processamento e mineração de imagens para classificação de nódulos de mama em mamografias de acordo com o protocolo BI-RADS. A metodologia apresenta dois processos de classificação e foi validada utilizando a base de dados do BCDR.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 718.640.914-87 - MARCELINO PEREIRA DOS SANTOS SILVA - UERN
Interno - 2073862 - LEIVA CASEMIRO OLIVEIRA
Externo à Instituição - JERFFESON TEIXEIRA DE SOUZA - UECE