аЯрЁБс>ўџ (*ўџџџ'џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅС'`№П=bjbjLULU..?.?= џџџџџџЄЄЄЄЄЄЄЄИмммм ш И)ђЈЊЊЊЊЊЊ$hƒ РЮЄЮЄЄу„„„ОЄЄЈ„Ј„„ЄЄ„є р9Zn|тЫмОВ„Јљ0)„C p C „C Є„$„ЮЮz )ИИИ$мИИИмИИИЄЄЄЄЄЄџџџџ O corpo humano щ um organismo termicamente bastante simщtrico. Uma alteraчуo nessa simetria, geralmente, щ um indicador de alguma anomalia. A pele que recebe a temperatura vinda do interior do corpo, щ um importante ѓrgуo que provъ a troca de calor do corpo com o meio externo. Uma neoplasia, щ uma formaчуo estrutural de cщlulas mutantes que passam a se reproduzir descontroladamente, o que requer mais alimentaчуo. As cщlulas neoplсsicas induzem a uma nova vascularizaчуo da regiуo aumentando o fluxo de sangue e consequentemente, a temperatura local. Dessa forma, surgiria um padrуo assimщtrico da temperatura interna do corpo. A cтmera tщrmica infravermelho mede a radiaчуo infravermelho emitida pelo corpo e a converte em uma imagem digital. Essa imagem pode ser processada e analisada para que seja possэvel extrair-se caracterэsticas de temperatura nуo perceptэveis ao olho humano. Nessa dissertaчуo, щ proposta uma metodologia de extraчуo de caracterэsticas e classificaчуo de padrѕes a fim de identificar possэveis assimetrias em imagens tщrmicas da mama. Foram utilizadas vinte oito imagens. Deste total, quatro imagens nуo possuiam patologias e vinte e quatro possuiam patologias. Essas imagens foram segmentadas semi-automaticamente. Essa segmentaчуo,gerou outras duas imagens: uma da mama esquerda e outra da mama direita. Cada imagem segmentada, foi particionada em quatro quadrantes para extraчуo de caracterэstica. As caracterэsticas extraэdas,foram divididas em trъs grupos de descritores: medidas estatэsticas simples, fractais e medidas de geoestatэstica. A mщdia, o desvio padrуo, o range da intensidade e o nњmero de pixels correspondentes ao nэvel mсximo em uma posterizaчуo em oito nэveis sуo as medidas estatэsticas conside-radas. Com isso, obteve-se oito caracterэsticas de cada paciente. Para o grupo de fractais, utilizou-se a dimensуo fractal de Higuchi. O uso de medidas fractais, foi representado por quarenta caracterэsticas de cada paciente. Para o grupo de medidas de geoestatэstica, extraiu-se caracterэsticas utilizando a funчуo K de Ripley (cento e noventa e duas caracterэsticas), o эndice de Moran (trezentas e vinte caracterэsticas) e o coeficiente de Geary (trezentas e vinte caracterэsticas). Totalizou-se por fim, um montante de 904 caracterэsticas. As caracterэsticas, foram reunidas em uma base de dados. Essa base de dados, foi carregada no software Weka. Uma anсlise dos componentes principais foi realizada. A PCA foi realizada de duas formas: com a base divididas em quatro grupos de caracterэsticas e com a base inteira. Uma Mсquina de Vetores de Suporte (SVM) foi usada para classificaчуo das imagens das mamas de cada paciente travщs do melhor grupo de imagens definido pelo PCA. Com o melhor grupo de caracterэsticas obteve-se uma acurсcia de 82,14%, sensibilidade de 91,70% e especificidade de 25,00%. Acredita-se que o baixo valor de especificidade se deve ao fato da amostra ser bastante desbalanceada. Os resultados sуo comparados aos obtidos por outros cinco trabalhos divulgados na literatura, sendo superiores р trъs destes trabalhos em termos de acurсcia e especificidade. ;<=ђфрhGЏhЅ0лB*CJPJaJphhЅ0лhЅ0лB*PJph=§=ў,1hА‚. АЦA!АЅ"АЅ#‰$‰%ААФАФ Ф†œ@@ёџ@ NormalCJ_HaJmHsHtH>A@ђџЁ> Fonte parсg. padrуoTi@ѓџГT  Tabela normalі4ж l4жaі ,k@єџС, Sem lista= џџџџ? ˜0€€= = = nv“›ШмT`%” ЬйRYбпRW”[ _ п ч " * ? ЦЩ#&›Л.8уяNSЊДхюtyсы ? 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