Auxílio ao Diagnóstico Precoce de Patologias da Mama Usando Imagens Térmicas e Técnicas de Mineração de Dados

O câncer de mama é a maior causa de morte entre mulheres do mundo todo. Segundo o INCA (Instituto Nacional do Câncer), a detecção e tratamento precoce são as principais formas de cura. Dentre os países desenvolvidos a taxa de sobrevida após cinco anos é de 85%, enquanto que em países em desenvolvimento é de 60%. Para 2012, no Brasil, são esperados 52680 novos casos. O câncer, caracteriza-se por uma proliferação (reprodução) descontrolada entre células que perderam sua função no tecido a que fazem parte, geralmente devido a mutações. O aumento da população celular mutante faz com que seja necessária uma maior nutrição da região, consequentemente uma maior vascularização para conduzir os nutrientes. Essa nova vascularização, neoangiogênese, ocasiona um aumento detemperatura local. A termografia médica é uma maneira de registrar a temperatura da pele das voluntárias para posterior análise e identificação de padrões térmicos. Tendo em vista que o corpo humano é um sistema que busca a simetria térmica, a presença de alteração no padrão térmico entre asmamas esquerda e direita, é um importante indício de presença de patologias. Este trabalho tem por objetivo explorar a extração de características de imagens térmicas das mamas e posterior classificação das voluntárias entre com e sem patologia. Para tal, utilizou-se características estatísticas simples, dimensão fractal e características de geoestatística. Os resultados se mostraram bastante promissores com acurácia próxima de 90% e área abaixo da curva ROC próxima de 0,9%. Foram testados três classificadores, SVM, KNN e Naïve Bayes e duas técnicas de redução de características: PCA e Ganho de Informação