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Previous issue date: 2012-05-14 === Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior === Breast cancer, despite being one of the leading causes of death among women
worldwide is a disease that can be cured if diagnosed early. One of the main
techniques used in the detection of breast cancer is the Fine Needle Aspirate FNA
(aspiration puncture by thin needle) which, depending on the clinical case, requires
the analysis of several medical specialists for the diagnosis development. However,
such diagnosis and second opinions have been hampered by geographical dispersion
of physicians and/or the difficulty in reconciling time to undertake work together.
Within this reality, this PhD thesis uses computational intelligence in medical
decision-making support for remote diagnosis. For that purpose, it presents a fuzzy
method to assist the diagnosis of breast cancer, able to process and sort data
extracted from breast tissue obtained by FNA. This method is integrated into a virtual
environment for collaborative remote diagnosis, whose model was developed
providing for the incorporation of prerequisite Modules for Pre Diagnosis to support
medical decision. On the fuzzy Method Development, the process of knowledge
acquisition was carried out by extraction and analysis of numerical data in gold
standard data base and by interviews and discussions with medical experts. The
method has been tested and validated with real cases and, according to the
sensitivity and specificity achieved (correct diagnosis of tumors, malignant and benign
respectively), the results obtained were satisfactory, considering the opinions of
doctors and the quality standards for diagnosis of breast cancer and comparing them
with other studies involving breast cancer diagnosis by FNA. === O c?ncer de mama, apesar de ser uma das principais causas de morte entre as
mulheres em todo o mundo, ? uma doen?a que pode ser curada se for diagnosticada
precocemente. Uma das principais t?cnicas utilizadas na detec??o de c?ncer de
mama ? a Fine Needle Aspirate FNA (ou Pun??o Aspirativa por Agulha Fina) que,
dependendo do caso cl?nico, necessita da an?lise de v?rios m?dicos especialistas
para a efetiva??o do diagn?stico. Entretanto, a realiza??o de tais diagn?sticos e a
emiss?o de segundos pareceres t?m sido prejudicadas pela dispers?o geogr?fica
dos m?dicos e/ou a dificuldade na concilia??o de tempo para realizar trabalhos em
conjunto. Inserindo-se nessa realidade, esta tese de doutorado utiliza intelig?ncia
computacional no apoio ? tomada de decis?o m?dica para a realiza??o de
telediagn?sticos. Para tanto apresenta um m?todo fuzzy destinado a auxiliar o
diagn?stico de c?ncer de mama, capaz de processar e classificar dados extra?dos de
esfrega?os de tecidos mam?rios obtidos por FNA. Este m?todo est? integrado a um
ambiente virtual para realiza??o de telediagn?stico colaborativo, cujo modelo foi
desenvolvido prevendo a incorpora??o de M?dulos de Pr?-Diagn?stico para apoio ?
tomada de decis?o m?dica. No desenvolvimento do m?todo fuzzy, o processo de
aquisi??o do conhecimento foi realizado pela extra??o e an?lise dos dados
num?ricos em base de dados padr?o ouro e por entrevistas e discuss?es com
m?dicos especialistas. O m?todo foi testado e validado com casos reais e, em fun??o
da sensibilidade e da especificidade alcan?adas (diagn?stico correto de tumores,
respectivamente, malignos e benignos), os resultados obtidos foram satisfat?rios,
considerando tanto os pareceres de m?dicos e os padr?es de qualidade para
diagn?stico de c?ncer de mama quanto a compara??o com outros estudos realizados
envolvendo diagn?stico de c?ncer de mama por FNA.
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