ࡱ> 130bjbjUU =?? 11111EEEE Q E]]]]]]]]<1]]]]]11]]]]]]1]1]]]]]]]HbYE]]0]>]>]>1],]]]]]]]]]]]]]]]]>]]]]]]]]] :Metodologia para localizao de ndulos malignos da tireoide a partir de imagens em infravermelhas Resumo: Anomalias na regio da tireoide apresentam grande prevalncia, afetando grande parte da populao. Parte dessas anomalias est relacionada a ndulos, predominando as que apresentam caractersticas benignas. Entretanto, a incidncia de ndulos malignos tambm considervel. Tal disfuno representa um grande risco sade do paciente e sua identificao precoce essencial para um tratamento mais eficaz. De forma geral, possvel identificar disfunes na tireoide observando seu comportamento funcional. Entretanto um dos meios mais comuns de deteco de ndulos a palpao. Diversos exames so usados atualmente no processo de diagnstico, porm alguns deles so de difcil acesso populao ou expe o paciente a radiotividade excessiva. Uma alternativa o uso de imagens infravermelhas. Sua aplicabilidade baseado no fato de que ndulos, em especial os que apresentam alto risco de malignidade, tendem a ser mais vascularizados, o que pode levar a um aumento de temperatura na regio. Tal fenmeno pode ser detectado atravs de termografias. Na literatura mdica, diversos mtodos de anlise de termografias para diagnstico j foram propostos. Neste trabalho apresentada uma proposta de metodologia para localizar ndulos na regio da tireoide, a qual parte de duas fases principais: segmentao e classificao, utilizando tcnicas de processamento de imagens e de reconhecimento de padres respectivamente. Para isso, realizado um estudo da utilizao de parmetros baseados em termografias para a identificao de ndulos, verificando a validade do uso de tais parmetros atravs de testes estatsticos. A partir disso, desenvolvido um processo de segmentao usando o parmetro mais adequado, a fim encontrar regies possivelmente nodulares. Por fim, prope-se o uso de redes neurais convolucionais para a classificao dessas regies, visando identificar quais delas referem-se a ndulos. Ao analisar os resultados da metodologia proposta, conclui-se que devido ao bom desempenho da rede CNN na fase de classificao, a viabilidade da metodologia aqui proposta fica principalmente dependente do processo de segmentao de regies possivelmente nodulares. Palavras-chave: termografia infravermelha, tireoide, ndulos, classificao Abstract Anomalies in the thyroid region have high prevalence and affect a large part of the population. Most of these anomalies are nodule related and commonly benign. However, the incidence of malignant nodules is also considerable. Such anomaly is a major health risk to the patient and its early identification is essential for a more effective treatment. In general, it is possible to identify dysfunctions in the thyroid by observing its functional behavior. However, palpation is also commonly used in the detection of nodules. Several exams are currently used in the diagnostic process, but some of them are restricted for part of the population or expose the patient to excessive radioactivity. An alternative is the use of infrared images. Its applicability is based on the fact that nodules, especially those with a high risk of malignancy, tend to be more vascularized, which can lead to an increase in temperature in that region. Such phenomenon can be detected through thermographies. In medical literature, several methods of diagnosis using thermographies have been proposed. In this work a methodology for the detection of nodules in the thyroid region is proposed, considering two main phases: segmentation and classification, using image processing and pattern recognition techniques. For this, the use of parameters based on thermograms for the identification of nodules is evaluated using statistical methods, and a segmentation process is developed using the most appropriate parameter in order to find possibly nodular regions. Finally, convolutional neural networks are used in the classification of these regions, in order to identify which of them refer to nodules. The results of the proposed methodology sugest that its feasibility is mainly dependent on the segmentation process of possibly nodular regions, since the CNN networks have a good performance in the classification phase. Keywords: infrared termography, thyreoid, nodules, classification. cdl?Phvdh3!R5\mH sH hvdh3!RmH sH  h3!R5\h3!Rh3!R5CJ\aJ cdl >?@ABCDEFGP$a$gdvd$a$ $a$gdvd;0P:p . 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