Avaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil

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dc.contributor.advisor1Oliveira, Leandro Luís Galdino de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5899392002875573por
dc.contributor.referee1Oliveira, Leandro Luís Galdino de
dc.contributor.referee2Costa, Ronaldo Martins da
dc.contributor.referee3Ito, Marcia
dc.creatorSousa, Rafael Teixeira
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3819400092348829por
dc.date.accessioned2014-10-16T18:20:52Z
dc.date.issued2013-09-20
dc.description.abstractThis work extends a Computer-Aided Diagnosis system called PneumoCAD for detecting pneumonia in infants using radiographic images, with the aim of improving the system’s accuracy, robustness and test the features previously extracted. We implement and compare five contemporary machine learning classifiers, namely: Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), Multi-Layer Perceptron (MLP) and Decision Tree, combined with three dimensionality reduction algorithms: the feature selection wrapper Sequential Forward Elimination (SFE), and two feature filter algotithms: Principal Component Analysis (PCA) and Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Current Results of demonstrate that the Naïve Bayes classifier combined with KPCA produces the best overall results. Also confirming the efficiency os features.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-10-14T21:24:19Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Teixeira Sousa - 2013.pdf: 2536972 bytes, checksum: 5a0aa0899207e8f66f11c5b819fcc211 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-16T18:20:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Teixeira Sousa - 2013.pdf: 2536972 bytes, checksum: 5a0aa0899207e8f66f11c5b819fcc211 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2014-10-16T18:20:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Teixeira Sousa - 2013.pdf: 2536972 bytes, checksum: 5a0aa0899207e8f66f11c5b819fcc211 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-09-20eng
dc.description.resumoAvaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil Este trabalho dá continuidade ao Sistema de Auxílio a Diagnóstico chamado de PneumoCAD para a detecção de pneumonia infantil por meio de imagens radiográficas, com o objetivo de aprimorar a acurácia, robustez e testar as características extraídas anteriormente. Nós implementamos cinco classificadores contemporâneos, sendo estes: Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), Multi-Layer Perceptron (MLP) e Árvore de decisão. Combinamos os classificadores com três algoritmos de redução de dimensionalidade: o wrapper Sequential Forward Elimination (SFE) e dois filtros: Principal Component Analysis (PCA) e Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Os resultados atuais mostram que o Naïve Bayes combinado com o KPCA produzem o melhor resultado (96% de acurácia). Também confirmando a eficiência das características.por
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationSOUSA, Rafael Teixeira. Avaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil. 2013. 61 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2013.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3356
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSistemas de auxílio a diagnósticopor
dc.subjectClassificadorespor
dc.subjectAprendizagem de máquinapor
dc.subjectComputer-aided diagnosiseng
dc.subjectClassifierseng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/10379/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Rafael%20Teixeira%20Sousa%20-%202013.pdf.jpg*
dc.titleAvaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantilpor
dc.title.alternativeClassifiers evaluation in chest radiograph classification to childhood pneumonia diagnosiseng
dc.typeDissertaçãopor

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Mestrado em Ciência da Computação (INF)