Detecção de câncer de mama por meio de imagens infravermelhas utilizando Redes Neurais Convolucionais

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O câncer de mama é responsável pelo maior número de mortes de mulheres no mundo todo. A detecção precoce da doença é essencial para o aumento das chances de tratamento e cura das pacientes. A termografia infravermelha tem se manifestado como uma técnica promissora para o diagnóstico da doença devido ao baixo custo, não trazer riscos às pacientes e pela possibilidade de ser feito em mulheres jovens. Esse trabalho utiliza Redes Neurais Convolucionais (algoritmos de Deep Learning) em uma base de 440 imagens de 88 pacientes distintas, com o objetivo de classificá-las em portadora ou não de câncer de mama. Foi utilizada transferência de aprendizado das arquiteturas de redes neurais convolucionais: alexnet, googlenet, resnet-18, vgg-16 e vgg-19. Os melhores resultados foram obtidos utilizando as arquiteturas de rede neural convolucional vgg-16 com 77,5% de acurácia, 85,0% de sensibilidade e 70,0% de especificidade e com a vgg-19 com 77,5% de acurácia, 90,0% de sensibilidade e 65,0% de especificidade

Detecção de câncer de mama utilizando imagens termográficas

Breast cancer is the leading cause of death in women worldwide. Early diagnosis is fundamental for a greater chance of recovery and healing of patients. The thermographic images due to the ability of early detecting the disease in young women, absence of radiation and the low cost has shown to be a promising technique. This thesis presents a methodology that classifies patients as normal, with benign and cancerous tumors (cancer) from thermographic images of the breast. The database used is composed of images of 70 patients. Some of the characteristics considered are statistical measures and fractal dimension. The classification is done through Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM). The best result was 80.95% accuracy, 83.33% specificity for normal patients, 85.71% specificity for patients with benign alterations and 75% sensitivity. This result was obtained considering the characteristics: mean, standard deviation, median, minimum temperature, maximum temperature, thermal amplitude, skewness, kurtosis, entropy, contrast, correlation, moment 2, moment 3 and moment 4 to describe the images and using the classifier SVM. The results obtained are promising and confirmed the premise that thermographic images can be used in the detection of breast cancer.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O câncer de mama é a doença que mais mata mulheres em todo o mundo. O diagnóstico precoce é fundamental para maiores chances de cura e recuperação das pacientes. As imagens termográficas devido a potencialidade de detectar a doença precocemente em mulheres jovens, ausência de radiação e ao baixo custo tem se mostrado uma técnica promissora. Esta monografia apresenta uma metodologia que classifica as pacientes como normais, com alterações benignas e com câncer (alterações malignas) a partir de imagens termográficas da mama. A base de dados utilizada é composta por imagens de 70 pacientes. Algumas das características consideradas foram medidas estatísticas e dimensão fractal. A classificação é feita através de Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O melhor resultado obtido foi 80.95% de acurácia, 83.33% de especificidade para pacientes normais, 85.71% de especificidade para pacientes com alterações benignas e 75% de sensibilidade. Este resultado foi obtido considerandos as características: média, desvio padrão, mediana, temperatura mínima, temperatura máxima, amplitude térmica, assimetria, curtose, entropia, contraste, correlação, momento 2, momento 3 e momento 4 para descrever as imagens e utilizando o classificador SVM. Os resultados obtidos se mostram promissores e confirmaram a premissa de que as imagens termográficas podem auxiliar na detecção do câncer de mama