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Análise filogenética para diferenciação entre nódulos malignos e benignos / Phylogenetic analysis for differentiation between malignant and benign nodules
Santos, Otília de S; Simões, Thayane de O; Mesquita, Laércio N; Sousa, Alcilene D. de; Carvalho Filho, Antonio O. de.
Afiliação
  • Santos, Otília de S; Universidade Federal do Piauí. Campus Senador Helvídio Nunes de Barros. BR
  • Simões, Thayane de O; Universidade Federal do Piauí. Campus Senador Helvídio Nunes de Barros. BR
  • Mesquita, Laércio N; Universidade Federal do Piauí. Campus Senador Helvídio Nunes de Barros. BR
  • Sousa, Alcilene D. de; Universidade Federal do Piauí. Campus Senador Helvídio Nunes de Barros. BR
  • Carvalho Filho, Antonio O. de; Universidade Federal do Piauí. Campus Senador Helvídio Nunes de Barros. BR
J. health inform ; 8(supl.I): 1061-1070, 2016. ilus, tab
Artigo em Português | LILACS | ID: biblio-906812
Biblioteca responsável: BR21.1
RESUMO
Apresenta uma metodologia de auxílio no diagnóstico por computador (Computer-Aided Diagnosis - CADx) para classificação de malignidade ou benignidade dos nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada. O uso dos índices de diversidade filo genética para extração das características dos nódulos, a classificação é realizada com a ferramenta WEKA usando múltiplos classificadores, validação dos resultados com as métricas kappa, Area Under the Curve, sensibilidade, especificidade e acurácia. Os testes mostraram resultados bem objetivos e robustos para uma metodologia CADx com uma acurácia de 98,1%, sensibilidade 98,7%, especificidade 97,9%, um kappa de 0,95 e uma Area Under the Curve de 0,99. Os resultados obtidos comprovaram o bom desempenho das técnicas de extração de características de textura através dos índices apresentados, com uma precisão de 98,1%.
ABSTRACT
Present a methodology to assist in the computer diagnosis (Computer-Aided Diagnosis -CADx) to classify pulmonary nodules in malignant and benign in CT images. Using phylogenetic diversity index to extract the characteristics of the nodes, the classification made with WEKA tool, validating the results with the following metrics kappa, ROC curve, sensitivity, specificity and accuracy. The tests showed very accurate and robust results for integration in a CADx tool with an accuracy of 98.1%, 98.7% sensitivity, 97.9% specificity, a kappa of 0.95 and an AUC of 0.99. The results indicated a good performance of texture extraction techniques through the indexes presented with an accuracy of 98.1%.
Assuntos

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Filogenia / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Tomografia Computadorizada por Raios X / Classificação / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Estudo prognóstico Limite: Humanos Idioma: Português Revista: J. health inform Assunto da revista: Informática Médica / Serviços de Saúde / TECNOLOGIA Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Artigo / Congresso e conferência País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Federal do Piauí/BR
Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Filogenia / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Tomografia Computadorizada por Raios X / Classificação / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Estudo prognóstico Limite: Humanos Idioma: Português Revista: J. health inform Assunto da revista: Informática Médica / Serviços de Saúde / TECNOLOGIA Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Artigo / Congresso e conferência País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Federal do Piauí/BR
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