Desenvolvimento de um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico de Pneumonia na Infância Utilizando Visão Computacional

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dc.contributor.advisor1OLIVEIRA, Leandro Luís Galdino de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5899392002875573por
dc.creatorMACEDO, Sanderson Oliveira de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3014212507684230por
dc.date.accessioned2014-07-29T14:57:50Z
dc.date.available2012-09-17
dc.date.issued2012-03-22
dc.description.abstractThis work aims to develop a system to aid in the diagnosis of pneumonia by computer, termed pneumocad, which aims to identify chest radiographies compatible with the disease. Techniques were used for the recognition of patterns in textures through the decomposition of the wavelet transforms of the features extracted from the decomposition and classification applied to radiography. We analyzed 166 images in digital radiography "gold standard", previously confirmed by two radiologists trained according to WHO guidelines as Pneumonia Present (PP = 83) and Pneumonia Absent (PA = 83). In both methods were investigated which feature best applies to the recognition of patterns and textures in which the best performance of the classifier K-NN method. The procedure began with the application of the Haar Wavelet Transform and the extraction of characteristics of each radiograph 17 that were stored descriptors. The methodology I tested the increase in classification accuracy, balanced with increasing the amount of radiographies of each class. The methodology II tested the ability of K-NN to generate ratings at acceptable levels with the unbalance of the random number of images between the two classes. There was obtained an average of accuracy of 91.75% with emphasis on the difference of characteristic variance performance and the K-NN was more effective when the number of nearest neighbors is K=9. The results are considered promising because the pneumocad can be a useful tool in the diagnosis of childhood pneumonia, combining the knowledge manmachine and providing conditions for the interpretation of chest radiographs in the "gold standard", according to WHO specifications. In addition, the software can be a new technology in health, to provide health managers and policymakers a tool for epidemiological monitoring and control of pneumonia in real time, producing benefits for organizations and decisions related health services.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2014-07-29T14:57:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Sanderson Oliveira de Macedo - pre textuais.pdf: 252925 bytes, checksum: 6b4a3fdbc033028ce6fbda4fe386ef61 (MD5) Previous issue date: 2012-03-22eng
dc.description.resumoO presente estudo propõe o desenvolvimento de um sistema para auxiliar o diagnóstico de pneumonia por computador, denominado pneumocad, que visa identificar radiografias de tórax compatíveis com a doença. Utilizaram-se técnicas de reconhecimento computacional de padrões em texturas por meio da decomposição das transformadas wavelets, das características extraídas das decomposições e da classificação aplicadas às radiografias. Foram utilizadas 166 imagens digitais de radiografia em "padrão-ouro", previamente confirmadas por dois radiologistas treinados segundo as diretrizes da OMS como Pneumonia Presente (PP=83) e Pneumonia Ausente (PA=83). Em duas metodologias investigou-se qual melhor característica aplica-se ao reconhecimento de padrões em texturas e qual o melhor desempenho do método classificador K-NN. O procedimento iniciou-se com a aplicação da transformada wavelet de Haar e com a extração de 17 características de cada radiografia que foram armazenadas em descritores. A metodologia I testou o aumento da acurácia da classificação, proporcionalmente ao aumento balanceado da quantidade de radiografias de cada classe. A metodologia II testou a capacidade do K-NN de gerar classificações em níveis aceitáveis com o desbalanceamento aleatório da quantidade de imagens entre as duas classes. Obteve-se um nível médio de acurácia de 91,75% com destaque para a característica diferença de variância e o desempenho do método K-NN mostrou-se mais eficaz quando a quantidade de vizinhos mais próximos foi de K=9. Os resultados são considerados promissores, pois o pneumocad pode ser uma ferramenta útil no diagnóstico em pneumonia na infância, aliando o conhecimento homem-máquina e oferecendo condições para a interpretação de radiografias torácicas em "padrão-ouro", conforme especificações da OMS. Além disso, o software se apresenta como uma tecnologia inovadora em saúde, ao disponibilizar para administradores e gestores políticos uma ferramenta de controle e monitoramento epidemiológico da pneumonia em tempo real, produzindo subsídios para as decisões e organizações dos serviços de saúde relacionados.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationMACEDO, Sanderson Oliveira de. Development of a System of Aid to the Diagnosis of Pneumonia in Children Using Computer Vision. 2012. 50 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2012.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/519
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Terra - Ciências da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programMestrado em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectCBIRpor
dc.subjectPneumoniapor
dc.subjectTexturapor
dc.subjectWaveletpor
dc.subjectradiografiapor
dc.subjectCBIReng
dc.subjectPneumoniaeng
dc.subjectTextureeng
dc.subjectWaveleteng
dc.subjectRadiographyeng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/TEDE/retrieve/3080/Dissertacao%20Sanderson%20Oliveira%20de%20Macedo%20-%20pre%20textuais.pdf.jpg*
dc.titleDesenvolvimento de um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico de Pneumonia na Infância Utilizando Visão Computacionalpor
dc.title.alternativeDevelopment of a System of Aid to the Diagnosis of Pneumonia in Children Using Computer Visioneng
dc.typeDissertaçãopor

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