Avaliação de uma nova metodologia para segmentação de imagens micro-FTIR utilizando PCA e k-means
Data
2021-02-25
Autores
Augusto, Bruno do Amarante 
Orientadores
Pereira, Thiago Martini
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Título da Revista
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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).