Máquinas morfológicas de aprendizado extremo aplicadas à detecção e classificação de lesões em mamografias

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Bibliographic Details
Main Author: SILVA, Washington Wagner Azevedo da
Other Authors: http://lattes.cnpq.br/8983932189780223
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2018
Subjects:
Online Access:https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26792
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Mamografia digital
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Máquinas de Aprendizado Extremo (Extreme Learning Machines, ELMs) são máquinas de aprendizado compostas por pelo menos uma camada escondida, com nodos com kernels configuráveis e pesos aleatórios, e uma camada de saída, composta por nodos com kernels lineares cujos pesos são ajustados de forma não iterativa, por meio da pseudoinversa de Moore-Penrose. Neste trabalho são propostas as Máquinas Morfológicas de Aprendizado Extremo (Morphological Extreme Learning Machines, mELMs), ou seja, ELMs com neurônios na camada escondida baseados nos operadores morfológicos não lineares básicos de erosão e dilatação. O método proposto foi avaliado uilizando 2.796 imagens de mamografias da base de dados IRMA (Image Retrieval in Medical Applications). Através dos experimentos realizados foi verificado que as mELMs de erosão e dilatação, no que concerne à acurácia e ao índice kappa, apresentaram desempenho de classificação equivalente ou superior, quando comparados com os resultados obtidos pelos classificadores clássicos do estado da arte. A base de dados IRMA é dividida em quatro tipos de tecidos (adiposo, fibroso, heterogeneamente denso e extremamente denso). Foram realizados experimentos com cada tipo de tecido e com toda a base de dados. Os atributos foram extraídos usando momentos de Haralick e Wavelets. According to the World Health Organization, breast cancer is the most common form of cancer among adult women worldwide, being one of the most fatal types of cancer. Studies show that providing early diagnosis can contribute to a reduction in mortality rates and increase as treatment options. Computer Assisted Diagnostics are being proposed and used in the health area. Mathematical Morphology is a nonlinear theory widely used in the processing of digital images. It is a based on the mathematical theory of intersection and union of sets. Extreme Learning Machines (ELMs) are learning machines composed of at least one hidden layer, with nodes with configurable kernels and random weights, and an output layer composed of nodes with linear kernels whose weights are adjusted in a non-iterative way, by means of the Moore-Penrose's pseudoinverse. In this work are proposed as Morphological Machines of Extreme Learning (mELMs), that is, ELMs with neurons in the hidden layer based on the basic non-linear morphological operators of erosion and dilation. The proposed method was evaluated using 2,796 mammography images from the IRMA database (Image Recovery in Medical Applications). 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