Banca de DEFESA: ELMO DE JESUS NERY JUNIOR

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ELMO DE JESUS NERY JUNIOR
DATA: 10/06/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Plataforma Meets
TÍTULO: MÉTODO DE REDES NEURAIS PARA CLASSIFICAR NÓDULOS MAMÁRIOS BASEADO NO PADRÃO BI-RADS® NAS CATEGORIAS 4 E 5
PALAVRAS-CHAVES: câncer de mama, BI-RADS, Redes Neurais.
PÁGINAS: 90
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

O câncer de mama é uma doença que mais acomete as mulheres em todo mundo, isso ocorre tanto em países de primeiro mundo quanto em países em desenvolvimento. No Brasil, para o biênio 2020 a 2021, foram estimados 66.280 casos novos de câncer de mama e cerca de 15.000 mortes de mulheres pela doença, com um risco estimado de 43,64 casos novos para cada 100 mil mulheres. Entretanto há estratégia para se reduzir a mortalidade por câncer de mama. A mamografia é um exame radiológico que gera uma imagem em tons de coloração cinza da mama, que o especialista analisa e identifica de forma visual a localização da lesão, sendo este tipo de exame o padrão para detecção precoce deste tipo de neoplasia, o que facilita a identificação na sua fase inicial, em particular pela sistematização internacional para avaliação mamária conhecida por Breast Imaing Reporting and Data System (BI-RADS), que é de suma importância na abordagem terapêutica. Todavia, trata-se de um sistema de classificação de imagens de lesões mamográficas que apresenta um resultado de falso negativo em cerca de 15%, taxa que pode ser reduzida por sistemas computacionais utilizando as redes neurais. A presente pesquisa desenvolveu um método de redes neurais para classificar nódulos mamários no padrão BI-RADS nas categorias 4 e 5. Esta tese foi estruturada em dois capítulos: O capitulo I realizou uma busca de anterioridade dos registros de programa de computador que faz uso de redes neurais artificiais aplicadas ao diagnóstico de câncer de mama, por meio de uma prospecção tecnológica, a qual foi realizada em três bases de depósitos de patentes: European Patent Office (EPO), World Intellectual Property Organization (WIPO) e United States Patent and Trademark Office’s (USPTO). Utilizando as seguintes combinações de palavras-chave: software AND image processing, software AND breast câncer, software AND BI-RADS, software AND neural networks, software AND image processing AND breast cancer AND BI-RADS AND neural networks. As bases de depósitos de patentes que mais se destacaram foram WIPO e USPTO. Encontrou-se um total de 24 patentes, sendo 22 na WIPO e 2 na USPTO, relacionadas a imagens de câncer mamário e sistema BI-RADS. Ressalta-se que a busca feita na base de dados EPO não retornou registros relacionados ao tema pesquisado, demostrando a necessidade de desenvolvimento de software para o diagnóstico do câncer de mama. O capítulo II exibe as técnicas de redes neurais para desenvolver uma ferramenta computacional capaz de classificar lesões das categorias 4 e 5 do padrão BI-RADS. Os resultados adquiridos pelo software, observaram que o melhor classificador no que diz respeito à taxa de acerto acurácia, foi o Deep Learning, atingindo um percentual de 82,60%, o Support Vectors Machine - SVM teve um percentual de 73,97%. Isto demostra que as técnicas de redes neurais utilizadas no projeto do software mostram uma eficácia na tarefa de classificação das lesões.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 578.212.243-91 - CARLOS GIOVANNI NUNES DE CARVALHO - UESPI
Externo ao Programa - 038.482.763-21 - DANYLO RAFHAEL COSTA SILVA - UESPI
Externo ao Programa - 092.183.428-43 - FRANCISCO ADELTON ALVES RIBEIRO - UFPI
Presidente - 778.751.253-91 - FRANCISCO DAS CHAGAS ALVES LIMA - UESPI
Externo ao Programa - 038.721.863-70 - MARIA DA CONCEIÇÃO BARROS OLIVEIRA - UFPI