热成像作为乳腺癌新辅助治疗中的评估工具

Adriel dos Santos Araújo, Milena H. S. Issa, A. Sánchez, D. Muchaluat-Saade, Aura Conci
{"title":"热成像作为乳腺癌新辅助治疗中的评估工具","authors":"Adriel dos Santos Araújo, Milena H. S. Issa, A. Sánchez, D. Muchaluat-Saade, Aura Conci","doi":"10.5753/sbcas.2023.229813","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A termografia é uma alternativa para a detecção de anomalias que afetam o padrão térmico das mamas. Embora amplamente estuda para triagem ou diagnóstico, poucos estudos a investigam para acompanhar a evolução do tratamento. Neste artigo, propõe-se uma metodologia que a use no tratamento neoadjuvante, identificando as regiões mais quentes por meio de um algoritmo de aprendizado não supervisionado k-means e construindo séries temporais baseadas em medidas estatísticas e homogeneidade. Os resultados acompanham a evolução do tratamento corretamente em pelo menos 79% dos casos com base nas medidas estatísticas e 95% dos casos quando essas são combinadas com as medidas de homogeneidade na avaliação do paciente.","PeriodicalId":122965,"journal":{"name":"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"80 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Termografia como Ferramenta de Avaliação Durante o Tratamento Neoadjuvante para Câncer de Mama\",\"authors\":\"Adriel dos Santos Araújo, Milena H. S. Issa, A. Sánchez, D. Muchaluat-Saade, Aura Conci\",\"doi\":\"10.5753/sbcas.2023.229813\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"A termografia é uma alternativa para a detecção de anomalias que afetam o padrão térmico das mamas. Embora amplamente estuda para triagem ou diagnóstico, poucos estudos a investigam para acompanhar a evolução do tratamento. Neste artigo, propõe-se uma metodologia que a use no tratamento neoadjuvante, identificando as regiões mais quentes por meio de um algoritmo de aprendizado não supervisionado k-means e construindo séries temporais baseadas em medidas estatísticas e homogeneidade. Os resultados acompanham a evolução do tratamento corretamente em pelo menos 79% dos casos com base nas medidas estatísticas e 95% dos casos quando essas são combinadas com as medidas de homogeneidade na avaliação do paciente.\",\"PeriodicalId\":122965,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)\",\"volume\":\"80 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-27\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229813\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229813","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

热成像是检测影响乳房热模式异常的一种替代方法。虽然广泛的研究用于筛查或诊断,但很少有研究调查它以监测治疗的进展。本文提出了一种用于新辅助治疗的方法,通过无监督学习算法k-means识别最热区域,并基于统计测量和同质性构建时间序列。结果正确地跟踪了至少79%的病例的治疗进展,基于统计测量,95%的病例结合患者评估的同质测量。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Termografia como Ferramenta de Avaliação Durante o Tratamento Neoadjuvante para Câncer de Mama
A termografia é uma alternativa para a detecção de anomalias que afetam o padrão térmico das mamas. Embora amplamente estuda para triagem ou diagnóstico, poucos estudos a investigam para acompanhar a evolução do tratamento. Neste artigo, propõe-se uma metodologia que a use no tratamento neoadjuvante, identificando as regiões mais quentes por meio de um algoritmo de aprendizado não supervisionado k-means e construindo séries temporais baseadas em medidas estatísticas e homogeneidade. Os resultados acompanham a evolução do tratamento corretamente em pelo menos 79% dos casos com base nas medidas estatísticas e 95% dos casos quando essas são combinadas com as medidas de homogeneidade na avaliação do paciente.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信