Geraldo Braz Junior,  Aristófanes Corrêa Silva,  Anselmo Cardoso de Paiva,  Alexandre César Muniz de Oliveira. 

A análise de mamografias pode ser uma ferramenta muito eficiente para detecção de câncer de mama. Neste trabalho, utiliza-se textura como característica para a segmentação por agrupamento com K-means. Cada estrutura identificada pelo K-means é descrita usando características de textura e geometria para formar a sua assinatura, usadas para classificação com K-NN, obtendo especificidade igual a 85,13% e sensibilidade igual a 81,81%. The analisys of mamografy can be an efficient method for detection of mama lesions. In this paper, is used texture characteristics for clustering segmentation with K-means. Each object identified by K-means is described with texture metrics and geometrical characteristics to assign an object signature, used to classify it with K-NN, resulting in 85,13% of specificity and 81,81% of sensibility.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2006/011.pdf

Processando consulta.