Desenvolvimento e aplicação de metodologia de aprendizagem de máquina para classificação de imagens termográficas na área médica
Termografia. Aprendizagem de Máquina. Orange Canvas. Câncer de Mama.
O câncer de mama é há anos uma das doenças que mais mata mulheres em todo mundo. Logo, pesquisas nesse campo são de suma importância para trazer um impacto na redução da taxa de mortalidade dessa doença. A análise de imagens termográficas, através do sistema de diagnóstico auxiliado por computador (CAD), vem ganhando cada vez mais espaço como ferramenta de auxílio médico, pois estudos já demonstraram sua capacidade
na detecção prévia do câncer de mama. O presente trabalho, tem como objetivo desenvolver uma metodologia de classificação de imagens termográficas mamárias, por meio de uma recente plataforma computacional de código aberto (Orange Canvas), e avaliar o impacto nos resultados pelo uso de diferentes formas de segmentação de imagem e técnicas de redução de desbalanceamento e dimensionalidade. Foram avaliadas duas bases de dados com 62 e 229 imagens termográficas de pacientes do Hospital das Clínicas da UFPE. Utilizou-se cinco algoritmos de classificação, que aliados às técnicas de SMOTE e PCA/Rank/PSO, obtiveram como resultado: 96,2% de Acurácia e 99,5% de Sensibilidade ao Maligno para classificação binária (Câncer x Não-Câncer), e 65,6% de Acurácia e 92,2% de Sensibilidade ao Maligno para classificação em quatro classes (Maligno, Benigno, Cisto e Normal).