Classificação de Ultrassons de Câncer de Mama pela Utilização de Descritores de Textura

Resumo

O câncer de mama é o tipo mais comum de câncer entre mulheres no Brasil. A velocidade na qual o câncer é diagnosticado impacta diretamente na taxa de sobrevivência e cura das pacientes. Para isso, esse trabalho buscou comparar as características extraídas de imagens de ultrassom de mama pelos descritores LBP, HOG e LOSIB, em uma tarefa de classificação. Foi obtida então, utilizando o descritor LBP na extração de características e uma Rede Neural Artificial para classificação, uma precisão de 82.4% nos resultados. Concluindo-se ao final do trabalho que, é possível alcançar uma taxa de acerto elevado aplicando-se em conjunto um descritor de textura para extração de características e uma Rede Neural Artificial na classificação.