Suporte a sistemas de auxílio ao diagnóstico e de recuperação de imagens por conteúdo usando mineração de regras de associação

Abstract

À Deus, por sempre estar ao meu lado. À minha orientadora Agma, por me direcionar, ensinar, incentivar e, principalmente, por ser um exemplo a quem sempre seguirei. Aos meus pais Pedro e Izabel, minha irmã Renata, meu tio Sale, meu sobrinho Jorge, meu cunhado Nestor e meu amigo Pelé, que são minha turma de apoio em Dourado, por sempre fazerem o possível e o impossível por mim. Ao prof. Caetano Traina, pelo apoio e por tantas excelentes idéias. A Nancy e Miriam, por me acolher com tanto afeto durante minha estadia nos Estados Unidos.

Estudo do espectro Laplaciano na categorização de imagens

“…Isso permite que o mesmo seja facilmente comparado com outros métodos da literatura [65]. Um dos instrumentos mais utilizados para avaliar a eficácia dos sistemas de busca são os gráficos de precisão e revocação (precisão vs recall ).…”

Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural

“…A complexidade do algoritmo, segundo Ribeiro(2008), é dada pela função  (ckN), na qual "N" é o número de instâncias do conjunto de dados, "k" é o número de funcionalidades e "c" é o número de categorias.…”

“…Na terceira destaca-se o papel dos mineradores. A mineração de imagens utiliza os princípios da mineração de dados, porém de uma maneira mais complexa, envolvendo um conjunto de técnicas de processamento de imagens, extração de características, indexação de objetos complexos e visualização (RIBEIRO, 2008 (NI et al, 2007).…”

Métodos de apoio ao diagnóstico médico por imagens usando regras de associação e redes complexas

“…Segundo Han & Kamber (2006), mineração de dados (data mining)é o processo de explorar grandes quantidades de dadosà procura de informações e padrões ocultos.É também conhecido como processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (Knowledge Discovery in Databases -KDD). Fayyad et al (1996) considera 9 fases no processo de KDD: conhecimento do domínio da aplicação, obtenção do conjunto de dados, limpeza e preprocessamento dos dados, redução do volume de dados, escolha da tarefa de mineração, escolha do algoritmo de mineração, mineração de dados, interpretação e avaliação dos padrões descobertos, e, utilização do conhecimento obtido, o que tem sido apoiado por outros autores (Ribeiro, 2008).…”

“…. 28 3.5 Representação de um contorno modelado como uma rede complexa (retirado de (Backes et al, 2009 (Thabtah, 2007) 5.1 Descritor de texturas de Haralick e posições dos valores no vetor de característica (Felipe et al, 2003;Ribeiro, 2008 Com o aperfeiçoamento dos sistemas computacionais e dos equipamentos eletrônicos, muitasáreas de pesquisa têm sido desenvolvidas, sendo a medicina uma dasáreas que mais tem sido beneficiada. Por causa deste avanço, foi possível desenvolver equipamentos modernos que geram imagens de alta resolução e precisão do corpo humano (Webb, 2012;Shah & Parikh, 2012).…”