Classificação do câncer colorretal baseada na associação de características multidimensional e multirresolução - Ribeiro, Matheus Gonçalves [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2018)
Neste trabalho, um método foi proposto a partir da combinação entre técnicas fractais multiescalas e multidimensionais, transformada curvelet e descritores de Haralick para o estudo e reconhecimento de padrões do câncer colorretal nos estágios T3 e T4. Esta combinação ainda não foi explorada na literatura. O método foi baseado em uma abordagem para seleção de características e diferentes técnicas de classiﬁcação para avaliar as combinações, tais como árvore de decisão, ﬂoresta aleatória, máquina de vetores de suporte, naive bayes, k-estrela e um método polinomial. Os testes foram avaliados a partir da validação cruzada com 10-folds. A estratégia proposta permitiu realizar interpretações mais precisas ao considerar as melhores associações para separar as classes benigno e maligno de imagens histológicas colorretais. O melhor resultado foi uma taxa de AUC de 0,994, com características baseadas principalmente em lacunaridade e percolação obtidas a partir de subimagens curvelet, aplicando um classiﬁcador polinomial. O desempenho obtido com uma análise detalhada envolvendo diferentes tipos de características e classiﬁcadores são contribuições importantes para patologistas e especialistas interessados no estudo do câncer colorretal.

In this study, a method is proposed that associates multidimensional fractal techniques,curvelettransformsandHaralickfeaturesforthestudyandpatternrecognition of colorectal cancer in stages T3 and T4, a combination not yet explored in the literature. The method considered a feature selection approach and different classiﬁcation techniques for evaluating combinations, such as decision tree, random forest, support vector machine, naive bayes, k-star and a polynomial method. This strategy allowed formorepreciseinterpretationsregardingthebestassociationsfortheseparationinto benign and malignant classes concerning colorectal histological images. The best result was reached with features based mainly on lacunarity and percolation obtained from curvelet sub-images, using a polynomial classiﬁer. The tests were evaluated by applying the 10-fold cross-validation and the best result was a rate of AUC = 0.994. The obtained performance with a detailed analysis involving different types of features and classiﬁers are important contributions both to pathologists and specialists interested in the study of colorectal cancer.
Classification of colorectal cancer based on the association of multidimensional and multiresolution features
Keywords: Curvelet; Dimensão fractal; Lacunaridade; Descritores de haralick; Fractal dimension; Lacunarity; Haralick features