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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorNobre Filho, Francisco Evangelista-
dc.contributor.authorLima, Brena Kelly Sousa-
dc.contributor.authorCouto, Maria Raquel Lopes de-
dc.contributor.authorPaula Júnior, Iális Cavalcante de-
dc.date.accessioned2021-09-13T17:18:02Z-
dc.date.available2021-09-13T17:18:02Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationNOBRE FILHO, Francisco Evangelista; LIMA, Brena Kelly Sousa; COUTO, Maria Raquel Lopes de; PAULA JÚNIOR, Ialis Cavalcante de. Analise de imagens termográficas para a classificação de alterações nas mamas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES - SBrT, XXXIII., 16-19 set. 2018, Campina Grande-PB. Anais […], Campina Grande-PB., SP., 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60432-
dc.description.abstractInfrared Thermography (IT) is an ancient diagnostic technique that is gaining space in modern Medicine because it has many benefits. It is widely used in the diagnosis of changes in the breasts and thyroid or even diabetes. This paper presents techniques of thermographic imaging processing and a analysis of performance of Linear Discriminant Analysis (LDA), Quadratic Discriminant Analysis (QDA) and Radial Basis Function (RBF). To consolidate the analysis, it were proposed two sets of distinct characteristics, for which the classifiers were efficient and satisfactory.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherhttps://www.sbrt.org.br/sbrt2018pt_BR
dc.subjectTermografia infravermelhapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAlterações nas mamaspt_BR
dc.subjectCâncerpt_BR
dc.titleAnalise de Imagens Termográficas para a Classificação de Alterações nas Mamaspt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrA Termografia Infravermelha (TI) e uma técnica de diagnostico antiga, que está conquistando espaço na Medicina moderna pelos seus diversos benefícios. E amplamente utilizada no diagnostico de alterações nas mamas e tireoide ou at é mesmo diabetes. Este artigo apresenta técnicas de processamento de imagens termográficas e uma análise de desempenho dos classificadores LDA (Linear Discriminant Analysis), QDA (Quadratic Discriminant Analysis) e RBF (Radial Basis Function). Para consolidar a analise, foram propostos dois conjuntos de características distintos, para os quais os classificadores se mostraram eficientes e satisfatórios.pt_BR
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