Detection of Masses in Digital Mammograms using K-means and Support Vector Machine

Breast cancer is a serious public health problem in several countries. Computer Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success aiding health care professionals. The goal of such systems is contribute on the specialist task aiding in the detection of different types of cancer at an early stage. This work presents a methodology for masses detection on digitized mammograms using the K-means algorithm for image segmentation and co-occurrence matrix to describe the texture of segmented structures. Classification of these structures is accomplished through Support Vector Machines, which separate them in two groups, using shape and texture descriptors: masses and non-masses. The methodology obtained 85% of accuracy

Comparação de Ferramentas BPMN para Modelagem e Execução do Processo de Desenvolvimento de Software

A melhoria de processo é algo cada vez mais buscado pelas empresas de desenvolvimento de software, objetivando melhorar a qualidade de seus produtos e atividades internas. Para isso, é importante que os processos sejam definidos e que seja garantida a sua execução. Apesar de existirem notações específicas para a modelagem de processo de desenvolvimento de software, como a SPEM (Software Process Engineering Metamodel), alguns trabalhos têm questionado a utilização dessas notações frente à utilização de BPMN (Business Process Modeling Notation), que permite a integração com demais processos da empresa, entendimento por pessoas alheias à area de software e possui suporte para linguagens de execução do processo. Esse artigo aborda a utilização de BMPN para o processo de desenvolvimento de software, avaliando e comparando, nesse contexto, ferramentas disponíveis no mercado.Palavras-chave: Processo de software. BPMN. BPMS. PSEE

Proposta de Ferramenta Open Source para Gerenciamento de Trabalho de Conclusão de Curso

O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) constitui-se em uma rica fonte de experiências e conhecimento que proporciona ao acadêmico a oportunidade de desenvolver um trabalho teórico-prático relacionado `a utilização dos conhecimentos adquiridos no curso. De modo a otimizar os aprendizados obtidos pelo acadêmico, a pesquisa deve ser conduzida de forma planejada, controlada e sequencial, necessitando para tal, a adoção de ferramentas computacionais de gerenciamento de projetos. Este trabalho apresenta uma proposta de utilização da ferramenta Redmine no gerenciamento de TCCs. A ferramenta de gerenciamento apresentada permitiu a definição de tarefas a serem realizadas pelo acadêmico ao longo das várias fases da pesquisa, a criação e o acompanhamento do cronograma de atividades, o acompanhamento das entregas realizadas, bem como a visualização da evolução da pesquisa tanto pelo acadêmico quanto por todos os demais envolvidos ao longo do projeto

DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS DA MAMA USANDO ÍNDICES DE DIVERSIDADE E ALGORITMOS DE SEGMENTAÇÃO EM GRAFO

O câncer de mama tem sido um dos tipos mais frequentes de câncer. Entre a população feminina, esta neoplasia é a principal causa da morte para indivíduos entre 35 e 55 anos de idade. Apesar de ainda não haver modos efetivos de prevenir o câncer de mama, o tratamento do câncer de mama em estágio inicial proporciona maiores chances de cura ao paciente, além de um tratamento menos agressivo. Por isso, a mamografia de rastreamento tem sido fundamental na detecção precoce desta neoplasia. Entretanto,alguns resultados destes exames são comprometidos por diversos fatores, entre eles a qualidade da imagem mamográfica. Neste cenário, a comunidade científica tem despendido esforços visando à construção de sistemas CAD e CADx a fim de dar suporte ao processo de detecção e diagnóstico do câncer de mama através de técnicas de processamento de imagens e visão computacional em imagens médicas. Este artigo apresenta uma proposta de metodologia para a construção de um sistema CAD/CADx que auxilie o processo de detecção e diagnóstico de massas em imagens da mama.Palavras-chave: Câncer de mama. Mamografia. Detecção. Diagnóstico.DETECTION OF MASSES IN BREAST IMAGES USING DIVERSITY INDEX AND GRAPH-BASED SEGMENTATION ALGORITHMSAbstract: Breast cancer has been one of the most frequent types of cancer. Among female population, this disease is the major cause of death for women between 35 and 55 years of age. Although there is still no effective ways to prevent breast cancer, the treatment of breast cancer at an early stage provides greater chances of cure for the patient, and less aggressive treatment. For this reason, screening mammography has been instrumental in the early detection of this malignancy. However, some results of these tests are compromised by several factors, including the quality of the mammographic image. In this scenario, the scientific community has made efforts aimed to building CAD/CADx systems to support the process of detection and diagnosis of breast cancer using techniques of image processing and computer vision in medical imaging. This article proposes a methodology for building a CAD/CADX to assist the process of detection and diagnosis of masses in breast imaging.Keywords: Breast cancer. Mammography. Detection. Diagnosis.DETECCIÓN DE MASAS EN IMÁGENES DE MAMA UTILIZANDO ÍNDICE DE DIVERSIDAD Y ALGORITMOS DE SEGMENTACIÓN EN GRAFOResumen: El cáncer de mama es uno de los tipos más frecuentes de cáncer. Dentro del grupo femenino, este tipo de cáncer es la principal causa de muerte en mujeres entre 35 y 55 años de edad. Aunque aún no hay formas efectivas de prevenir el cáncer de mama, el tratamiento del cáncer de mama en una etapa temprana proporciona mayores posibilidades de curación para el paciente, y menos tratamiento agresivo. Por esta razón, la mamografía ha sido fundamental en la detección precoz de esta neoplasia. Sin embargo, algunos de los resultados de estos ensayos se ve comprometida por varios factores, incluyendo la calidad de la imagen mamográfica. En este escenario, la comunidad científica ha realizado esfuerzos encaminados a la construcción de sistemas CAD / CADx para apoyar el proceso de detección y diagnóstico de cáncer demama utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y visión por computador en imágenes médicas. En este artículo se propone una metodología para la construcción de un sistema CAD / CADX para ayudar en el proceso de detección y diagnóstico de las masas en imágenes mamarias.Palabras clave: Cáncer de mama. Mamografía. Detección. Diagnóstico

Implementando o Gitflow para Gerencia de Configuração em um Projeto de Desenvolvimento de Software Ágil: Um Relato de Experiência

In software engineering, Software Configuration Management is a set of support activities that allows for the orderly absorption of changes inherent to software development. For that, organization models for code versioning like Gitflow have been proposed. In Gitflow, two fixed branches (master and develop) are used to store the project history and be the starting point for changes. Despite the popularity of Gitflow for being considered a simple workflow, there are few: (a) reports of its use in practice and / or (b) documentation on how to deploy it in a real environment. This paper presents the process of adapting Gitflow and creating rules for its application in a real software development project. This adaptation took into account the opinions of managers and developers of a team of approximately 30 people within an agile Scrum life cycle. As a result, definitions and documents were generated to keep track of development, in addition to defining the necessary steps for its application considering the development process adopted by the team

MÉTODO COMPUTACIONAL PARA MEDIÇÃO AUTOMÁTICA DO DIÂMETRO LIMBAR

The measurement of the limbus diameter in millimeters isuseful for ophthalmologists in various tests, such as thosethat enable the detection of congenital glaucoma. Some examsrequire the patient to interact with the doctor, providinginformation during the exam. Patients who cannotcollaborate, such as children aged 0-3, need to be sedatedto allow the specialist to check the diameter of the limbus.This measurement is not always accurate, because in medicalpractice it is common to use a ruler close to the eye to gaugethe diameter of the limbus. In this context, it is appropriateto develop a computational solution that avoids the useof invasive techniques in patients, also avoiding the need tosedate them for such examinations, as well as improving theaccuracy of the measurement. In this work, a computationalmethod is proposed for the automatic detection of limbus inpatient images and for the calculation of its diameter in millimeters.The results obtained by the developed method arecompatible with the values obtained by the manual measurementmethod. The performance obtained by the developedtechnique indicates that the proposed methodology has potentialfor application in ophthalmic officés.A medida em milı́metros do diâmetro do limbo é útil para os médicos oftalmologistas em diversos exames, como os que possibilitam a detecção do glaucoma congênito. Alguns exames precisam que o paciente interaja com o médico, fornecendo informações durante a realização do exame. Os pacientes que não podem colaborar, como crianças de 0 a 3 anos, precisam ser sedados para permitir que o especialista verifique o diâmetro do limbo. Esta medida nem sempre é precisa, pois na prática médica, é comum a utilização de uma régua próxima ao olho para aferir o diâmetro do limbo. Neste contexto, faz-se oportuno o desenvolvimento de uma solução computacional que evite a utilização de técnicas invasivas nos pacientes, evitando também a necessidade de sedá-los para a realização de tais exames, assim como melhorando a precisão da medida. Neste trabalho, é proposto um método computacional para a detecção automática do limbo em imagens de pacientes e para o cálculo do seu diâmetro em milı́metros. Os resultados obtidos através do método desenvolvido são compatı́veis com os valores obtidos pelo método manual de medição. O desempenho obtido pela técnica desenvolvida indica que a metodologia proposta tem potencial de aplicação em consultórios oftalmológicos

Detection of Masses in Digital Mammograms using K-means and Support Vector Machine

Breast cancer is a serious public health problem in several countries. Computer Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success aiding health care professionals. The goal of such systems is contribute on the specialist task aiding in the detection of different types of cancer at an early stage. This work presents a methodology for masses detection on digitized mammograms using the K-means algorithm for image segmentation and co-occurrence matrix to describe the texture of segmented structures. Classification of these structures is accomplished through Support Vector Machines, which separate them in two groups, using shape and texture descriptors: masses and non-masses. The methodology obtained 85% of accuracy