Aplicação de conceitos da lógica nebulosa à classificação BI-RADS de nódulos de mama

Gisele Helena Barboni Miranda, Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques, Joaquim Cezar Felipe

Resumo


Este trabalho apresenta um método para avaliação e classificação de nódulos de mama que utiliza a Lógica Nebulosa no processo de inferência da categoria BI-RADS relativa à avaliação. Um dos principais obstáculos que se contrapõem ao processo de representação e processamento automático de imagens médicas nos ambientes de estudo e diagnóstico auxiliado por computador é o chamado “hiato semântico”, que se caracteriza pela divergência dos resultados obtidos pelos algoritmos de reconhecimento de padrões e apoio à decisão com os resultados esperados pelo radiologista. Esta divergência se deve principalmente às dificuldades encontradas pelos sistemas computacionais em representar e simular o raciocínio e o estilo adotado pelo radiologista no processo de análise da imagem. A proposta deste trabalho consiste na aplicação dos conceitos da Lógica Nebulosa à definição dos atributos descritores da terminologia empregada pelos radiologistas para a caracterização de achados, de forma que a adaptação de definições e regras lingüísticas aos modelos numéricos, proporcionada pela Lógica Nebulosa, forneça uma aproximação entre o sistema computacional e o usuário especialista, gerando resultados mais efetivos e fomentando, assim, a redução do hiato semântico. Entrevistas com especialistas do domínio de aplicação do trabalho auxiliaram as etapas de modelagem e implementação do sistema nebuloso proposto. Questionários contendo itens para avaliação dos atributos padronizados pelo BI-RADS foram aplicados a radiologistas possibilitando o estudo da relação entre as características de análise e as categorias BI-RADS de nódulos de mama. Uma análise comparativa realizada entre diagnósticos gerados pelos radiologistas e a saída automática gerada pelo sistema aponta na direção da precisão e da efetividade do mesmo.


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Journal of Health Informatics - ISSN 2175-4411
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