رسالة جامعية
Avaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil
| العنوان: | Avaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil |
|---|---|
| العنوان البديل: | Classifiers evaluation in chest radiograph classification to childhood pneumonia diagnosis |
| المؤلفون: | Sousa, Rafael Teixeira |
| مرشدي الرسالة: | Oliveira, Leandro Luís Galdino de, Costa, Ronaldo Martins da, Ito, Marcia |
| المصدر: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFGUniversidade Federal de GoiásUFG. |
| حالة النشر: | publishedVersion |
| بيانات النشر: | Universidade Federal de Goiás; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); UFG; Brasil; Instituto de Informática - INF (RG), 2013. |
| سنة النشر: | 2013 |
| المجموعة: | IBICT Brazilian ETDs |
| Original Material: | SOUSA, Rafael Teixeira. Avaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil. 2013. 61 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2013. |
| مصطلحات موضوعية: | Sistemas de auxílio a diagnóstico, Classificadores, Aprendizagem de máquina, Computer-aided diagnosis, Classifiers, Machine learning, CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| الوصف: | Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-10-14T21:24:19Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Teixeira Sousa - 2013.pdf: 2536972 bytes, checksum: 5a0aa0899207e8f66f11c5b819fcc211 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-16T18:20:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Teixeira Sousa - 2013.pdf: 2536972 bytes, checksum: 5a0aa0899207e8f66f11c5b819fcc211 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Made available in DSpace on 2014-10-16T18:20:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Teixeira Sousa - 2013.pdf: 2536972 bytes, checksum: 5a0aa0899207e8f66f11c5b819fcc211 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-09-20 This work extends a Computer-Aided Diagnosis system called PneumoCAD for detecting pneumonia in infants using radiographic images, with the aim of improving the system’s accuracy, robustness and test the features previously extracted. We implement and compare five contemporary machine learning classifiers, namely: Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), Multi-Layer Perceptron (MLP) and Decision Tree, combined with three dimensionality reduction algorithms: the feature selection wrapper Sequential Forward Elimination (SFE), and two feature filter algotithms: Principal Component Analysis (PCA) and Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Current Results of demonstrate that the Naïve Bayes classifier combined with KPCA produces the best overall results. Also confirming the efficiency os features. Avaliação de classificadores na classificação de radiografias de tórax para o diagnóstico de pneumonia infantil Este trabalho dá continuidade ao Sistema de Auxílio a Diagnóstico chamado de PneumoCAD para a detecção de pneumonia infantil por meio de imagens radiográficas, com o objetivo de aprimorar a acurácia, robustez e testar as características extraídas anteriormente. Nós implementamos cinco classificadores contemporâneos, sendo estes: Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), Multi-Layer Perceptron (MLP) e Árvore de decisão. Combinamos os classificadores com três algoritmos de redução de dimensionalidade: o wrapper Sequential Forward Elimination (SFE) e dois filtros: Principal Component Analysis (PCA) e Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Os resultados atuais mostram que o Naïve Bayes combinado com o KPCA produzem o melhor resultado (96% de acurácia). Também confirmando a eficiência das características. |
| Original Identifier: | oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/3356 |
| نوع الوثيقة: | masterThesis |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | Portuguese |
| العلاقة: | -3303550325223384799; 600; -7712266734633644768; 3671711205811204509 |
| الإتاحة: | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3356Test |
| حقوق: | info:eu-repo/semantics/openAccess URL: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Test/ |
| رقم الانضمام: | edsndl.IBICT.oai.repositorio.bc.ufg.br.tede.3356 |
| قاعدة البيانات: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| الوصف غير متاح. |