Estudo comparativo de modelos computacionais gerados sobre representações de imagens de coloscopia: tecido de mucosa normal VS tecido de mucosa de pólipo cólico
AUTOR(ES)
Ferrero, Carlos Andres, Lee, Huei Diana, Spolaôr, Newton, Coy, Cláudio Saddy Rodrigues, Fagundes, João José, Machado, Renato Bobsin, Cherman, Everton Alvares, Wu, Feng Chung
FONTE
Revista Brasileira de Coloproctologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
2009-03
RESUMO
OBJETIVO: analisar a qualidade preditiva de modelos computacionais para a diferenciação de tecidos cólicos, construídos a partir da representação de Imagens de Coloscopia (IC) como Matrizes de Co-ocorrência (MC). MATERIAIS E MÉTODOS: os modelos foram construídos aplicando técnicas de análise de imagens e de inteligência artificial. Foram utilizadas 67 IC, contendo pólipos, a partir das quais foram extraídas uma imagem da parte de tecido de pólipo e outra de tecido sem pólipo adjacente, totalizando 134 imagens. Para cada imagem, foram construídas MC para diferentes valores do parâmetro distância, D = 1 a 5, e extraídas 11 características de textura. Com essa representação, foram criados cinco modelos computacionais baseados em árvores de decisão. Os modelos foram avaliados utilizando: (a) validação cruzada e (b) tabelas de contingência. RESULTADOS: na análise (a), o modelo de D = 3 apresentou o menor erro médio (22,25% ± 11,85%). Na análise (b), os modelos de D = 1 e 3 apresentaram os melhores valores de precisão. CONCLUSÃO: os valores do parâmetro de distância D = 1 e 3 apresentaram os modelos com as melhores qualidades preditivas. Os resultados mostraram que os modelos construídos apresentaram-se promissores para a construção de sistemas computacionais de suporte à decisão.
ASSUNTO(S)
colonoscopia polipose intestinal neoplasias do cólon inteligência artificial interpretação de imagem assistida por computador
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