Deteção do cancro da mama através de mamografia e imagens de infravermelhos - Khan, Asim Ali
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O cancro da mama foi classificado como o cancro número um entre as mulheres indianas, com taxas tão elevadas como 25,8 por 1.000.000 de mulheres e uma taxa de mortalidade de 12,7 por 1.000.000. O cancro da mama é o mais frequente de todos os cancros nas mulheres do mundo e é a principal causa de morte por cancro a nível mundial. A deteção precoce do cancro da mama pode aumentar consideravelmente as hipóteses de sobrevivência. A mamografia é uma modalidade bem estabelecida para a deteção precoce do cancro da mama. No entanto, existem falhas de interpretação por parte dos radiologistas na…mehr

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Produktbeschreibung
O cancro da mama foi classificado como o cancro número um entre as mulheres indianas, com taxas tão elevadas como 25,8 por 1.000.000 de mulheres e uma taxa de mortalidade de 12,7 por 1.000.000. O cancro da mama é o mais frequente de todos os cancros nas mulheres do mundo e é a principal causa de morte por cancro a nível mundial. A deteção precoce do cancro da mama pode aumentar consideravelmente as hipóteses de sobrevivência. A mamografia é uma modalidade bem estabelecida para a deteção precoce do cancro da mama. No entanto, existem falhas de interpretação por parte dos radiologistas na leitura das mamografias e existem diferenças inter e intra-observacionais entre eles. Em busca de uma elevada precisão, este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema automatizado de diagnóstico assistido por computador (CAD) que detecte as massas malignas a partir das mamografias. A mamografia é normalmente utilizada como ferramenta de rastreio do cancro da mama, uma vez que pode detetar qualquer alteração anatómica na mama cancerosa sob a forma de massas ou microcalcificações. Nos últimos tempos, a termografia tem sido experimentada para a deteção precoce do cancro da mama.
Autorenporträt
Asim Ali Khan é Professor Associado no Departamento de Eletricidade e Instrumentação do Instituto de Engenharia e Tecnologia de Sant Longowal, Longowal. Tem 23 anos de experiência de ensino e investigação. A sua área de investigação inclui o processamento de imagens biomédicas, a aprendizagem automática e os sistemas baseados em fuzzy.