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Uma Estratégia de Seleção de um Subconjunto Mínimo de Características Wavelet em uma Abordagem Multirresolução para Classificação de Tumores em Mamogramas

Cristiane Bastos Rocha FerreiraDíbio Leandro Borges

Para alcançar uma análise automatizada de mamogramas, dois problemas devem ser considerados: a classificação em áreas normais, tumores radiais, circunscritos e microcalcificações e em áreas benignas, malignas e normais. Como extrair e selecionar as melhores caracteristicas das imagens é uma tarefa dificil, pois as mesmas representam texturas irregulares com grande variedade por classe. Este artigo propõe a construção e avaliação de um classificador para os problemas citados, através da transformação wavelet dos dados e do uso de um subconjunto minimo de caracteristicas representativas dessas texturas baseado no limiar (lambda) T. Os resultados são promissores e linhas para direções futuras são apresentadas.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2005/001.pdf

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