@MASTERSTHESIS{ 2019:1585930302,
 	title = {Uma abordagem para seleção de candidatos à região de lesão em imagens de mamografia digitalizadas utilizando algoritmos de detecção de pontos de interesse},
 	year = {2019},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8555",
 	abstract = "O câncer de mama tem sido um problema crescente para as mulheres em todo o mundo. A correta interpretação de imagens mamográficas é importante para obtenção do diagnóstico do câncer de mama. Porém, esta é uma tarefa difícil até mesmo para um especialista. O processamento de imagens é utilizado para tornar o diagnóstico menos suscetível a erros. Desta forma, o presente trabalho propõe um novo método para seleção de candidatos à lesão em imagens mamográficas, baseado na utilização de algoritmos de detecção de pontos de interesse para geração dos candidatos. Foi analisado o comportamento dos algoritmos SURF, SIFT, BRISK e ORB. Ainda, para comprovar a eficiência da abordagem, o método proposto foi comparado aos algoritmos de propostas de objetos EdgeBoxes, Rahtu, RandomPrim, Rantalankila, MCG e SelectiveSearch. Foram utilizadas 1210 imagens de mamografia adquiridas da base CBIS-DDSM. Resultados mostram que o método proposto com base no algoritmo SURF apresentou melhores desempenhos, gerando em média, para cada imagem, 4,11 candidatos considerados na área interna da lesão e 10,20 candidatos com limiar de IoU > 0.5 e redução do espaço exploratório em 72%. Além disso, foi possível obter a melhor taxa de precisão em localização das lesões entre as técnicas comparadas, com 98,13% em média, melhor taxa de precisão média com mAP de 0,34 e menor custo de execução, levando apenas 0,001 segundo para geração de cada candidato à lesão.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}