Avaliação de uma nova metodologia para segmentação de imagens micro-FTIR utilizando PCA e k-means

Data
2021-02-25
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Resumo
Os exames de imagens são procedimentos essenciais para a saúde. Por meio deles, de acordo com a interação do elemento biológico com a onda eletromagnética incidente, é possível obter diagnósticos mais rápidos, precisos e seguros. No diagnóstico do câncer, os exames de espectroscopia em infravermelho ajudam a diferenciar os tecidos saudáveis dos tecidos patológicos, identificando também a natureza do tumor e a sua gravidade. No entanto, a quantidade de dados gerados por esses procedimentos é alta e, portanto, leva tempo e exige uma alta capacidade de processamento computacional. Um dos caminhos para otimizar essa análise é melhorar a etapa de pré-processamento, filtrando as informações importantes e eliminando os dados repetitivos e não relevantes. Assim, o trabalho proposto tem como objetivo otimizar a etapa de pré-processamento de imagens micro-FTIR no contexto do diagnóstico de câncer, avaliando o ganho computacional do processo de clusterização k-means por meio da Análise de Componentes Principais (PCA).
Descrição
Citação
Pré-visualização PDF(s)