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Type: Dissertação
Title: Metaheurísticas aplicadas à detecção, localização e classificação de tumores mamários compostos por múltiplos focos via termografia
Author: Rocha, Jan Pierre Agenciano da Silva
First Advisor: Bernardino, Heder Soares
Co-Advisor: Barbosa, Helio José Corrêa
Co-Advisor: Loureiro, Felipe dos Santos
Referee Member: Hallak, Patricia Habib
Referee Member: Silva, Eduardo Krempser da
Referee Member: Almeida, Regina Célia Cerqueira de
Resumo: Sendo o câncer de mama a neoplasia mais incidente globalmente, recentemente têm sido propostas técnicas auxiliares de detecção e acompanhamento, destacando-se a termografia devido ao seu baixo custo. Neste estudo é proposto o uso de meta-heurísticas para detecção, localização e classificação de tumores mamários com múltiplos focos por meio do uso da temperatura superficial da pele através de uma análise inversa, simulando dados obtidos através da termografia. Com relação à parte direta do problema inverso geométrico proposto, foi utilizada a equação não linear de Pennes em uma geometria semicircular 2D que representa a mama com múltiplos tecidos e focos de câncer. A solução dessa equação é realizada pelo método dos elementos finitos. Para a parte inversa do problema, inicialmente uma análise comparativa entre Algoritmo Genético, Evolução Diferencial e uma Evolução Diferencial Auto-adaptativa é conduzida para a busca de parâmetros geométricos do tumor utilizando dados sintéticos simulados pelo problema direto composto por dois focos. Destaca-se o algoritmo Evolução Diferencial Auto-adaptativa pela sua capacidade de ajuste automático de parâmetros e pela eficácia na detecção de dois focos, apresentando resultados numéricos superiores. Posteriormente, a Evolução Diferencial Auto-adaptativa foi aplicada na estimativa de múltiplos focos e na classificação de tumores de acordo com o sistema proposto pela União Internacional Contra o Câncer, uma vez que foi o algoritmo com melhor desempenho. O algoritmo teve êxito ao distinguir entre mamas suspeitas e com câncer e classificando conforme o foco primário, considerando a influência da temperatura externa.
Abstract: Being breast cancer the most incident neoplasia globally, recently auxiliary detection and monitoring techniques have been proposed, with thermography standing out due to its low cost. In this study, the use of meta-heuristics is proposed for the detection, localization, and classification of multiple-focus breast tumors through the use of skin surface temperature through an inverse analysis, simulating data obtained through thermography. Regarding the direct part of the proposed geometric inverse problem, the nonlinear Pennes equation was used in a 2D semicircular geometry representing the breast with multiple tissues and cancer foci. The solution to this equation is performed by the finite element method. For the inverse part of the problem, initially a comparative analysis between Genetic Algorithm, Differential Evolution, and an Self-adaptive Differential Evolution is conducted for the search of tumor geometric parameters using synthetic data simulated by the direct problem composed of two foci. The Self-adaptive Differential Evolution algorithm stands out for its automatic parameter adjustment capability and effectiveness in detecting two foci, presenting superior numerical results. Subsequently, the Self-adaptive Differential Evolution was applied to estimate multiple foci and classify tumors according to the system proposed by the Union for International Cancer Control, as it was the algorithm with the best performance. The algorithm succeeded in distinguishing between suspicious and cancerous breasts and classifying them according to the primary focus, considering the influence of external temperature. Keywords: Metaheuristics.
Keywords: Meta-heurísticas
Equação de pennes não-linear
Método dos elementos finitos
Câncer de mama
Termografia
Non-linear penne’s equation
Finite element method
Breast cancer
Thermography
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Program: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16674
Issue Date: 15-Dec-2023
Appears in Collections:Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações)



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