AGRUPAMENTOS DE MICROCALCIFICAÇÕES PROPOSTAS NA LITERATURA
4.9 Metodologia de análise
f(x)
(a) (b)
Figura 4.11: SVM não linear em que: (a) os dados são mostrados no espaço original; e (b) os dados são mapeados para um espaço de características de alta dimensão. Na figura, ϕ (xi) é o
mapeamento aplicado aos vetores e f (x) é a superfície de decisão entre as classes. (Adaptado de (LORENA; CARVALHO, 2003))
4.9 Metodologia de análise
4.9.1 Métricas de similaridade para avaliação de algoritmos de segmen-
tação
Para a avaliação quantitativa das técnicas de segmentação, foram utilizados os coeficientes de Dice (DICE, 1945) e Jaccard (JACCARD, 1901), descritos, respectivamente, como:
Dice= 2 ∗ |A T B| |A| + |B| , (4.51) e Jaccard= |A T B| |ASB|, (4.52)
em que A e B correspondem, respectivamente, a imagem segmentada manualmente e a imagem segmentada automaticamente pela técnica de limiarização (Otsu e Huang, neste trabalho).
4.9.2 Curva ROC (Receiver Operating Characteristic)
A curva ROC foi proposta durante a Segunda Guerra Mundial com a finalidade de quantificar a habilidade dos operadores de radares em diferenciar um sinal verdadeiro de um ruído (MAR-
4.9 Metodologia de análise 77
TINEZ; LOUZADA-NETO; PEREIRA, 2003). Trata-se de uma ferramenta visual simples utilizada
para determinar o desempenho de métodos ou classificadores binários, ou seja, que geram re- sultados do tipo sim/não ou positivo/negativo (METZ, 1978). A curva ROC é empregada em áreas como psicologia, controle de qualidade, imagem radiológica, aprendizagem de máquina, finanças e medicina (FAWCETT, 2006;ALEMAYEHU; ZOU, 2012;METZ, 1978).
A determinação do desempenho de um classificador é realizada por meio da análise de suas saídas. Ao classificar um exame, por exemplo, é possível obter quatro resultados (METZ, 2006):
• Verdadeiro positivo (True Positive - TP): o exame é positivo e foi classificado como posi- tivo, também chamado de acerto;
• Falso positivo (False Positive - FP): o exame é negativo e foi classificado como positivo, também conhecido como falso alarme;
• Verdadeiro Negativo (True Negative - TN): o exame é negativo e foi classificado como negativo, também conhecido como rejeição correta;
• Falso negativo (False Negative - FN): o exame é positivo e foi classificado como negativo, também chamado de perda.
Quando um conjunto de exemplos é classificado, pode-se contar a quantidade de cada exemplo, a fim de obter os valores de TP, TN, FP e FN. Esses valores irão compor a matriz de confusão (ou contingência), indicada na Tabela 4.4.
Tabela 4.4: Matriz de confusão ou contingência.
Classificação Exame
Sim Não
Positivo TP FN Pos
Negativo FP TN Neg
PPos PNeg Total
A partir da matriz de confusão é possível construir várias métricas, tais como: a Sensibili- dade (Se= fração de verdadeiros positivos por todos os casos positivos), a Especificidade (Es =
fração de verdadeiros negativos por todos os casos negativos) e Acurácia (fração de verdadeiros positivos mais verdadeiros negativos pelo total de casos). A medida de acurácia é estabelecida por meio de um par de coordenadas, See Es, sendo essas coordenadas invariantes à prevalência
da doença (ALEMAYEHU; ZOU, 2012). As fórmulas de Se(4.53), Es(4.54) e Acurácia (4.55) são
4.9 Metodologia de análise 78 Se= TP TP + FN, (4.53) Es= TN TN + FP, (4.54) Acurácia = TP + TN
Total de casos avaliados. (4.55)
A curva ROC é plotada em um gráfico bidimensional, onde o sistema de coordenadas pos- sui como ordenada o valor da sensibilidade (Se) e como abcissa a proporção de falsos positivos,
ou de outra maneira, (1 − Es). A curva é gerada a partir de diversas matrizes de confusão, em
que os valores de See (1−Es) de cada uma delas equivale a um ponto no gráfico. Essas matrizes
são obtidas variando-se o ponto de corte aplicado à saída dos classificadores. A quantidade de pontos de corte varia conforme a necessidade da avaliação e esses pontos influenciam direta- mente nos valores de sensibilidade e especificidade. A Figura 4.12 ilustra um exemplo de curva ROC. 0.00 1.00 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 0.20 0.80 0.60 1.00 0.40 Critério estrito Critério moderado Critério brando
Figura 4.12: Gráfico da curva ROC contendo os critérios possíveis de decisão.
A curva ROC permite o ajuste de um ponto de operação do classificador, que estabelece um compromisso entre os valores de sensibilidade e especificidade. Assim, é possível obter resultados mais sensíveis ou mais específicos, dependendo do ponto de corte fixado. No caso em que os custos de classificação são considerados iguais, o melhor ponto de corte é aquele que se encontra o mais próximo do canto superior esquerdo da curva ROC, onde ambos os valores (sensibilidade e especificidade) seriam altos.
4.9 Metodologia de análise 79
4.9.2.1 Área sob a curva ROC (Area Under the Curve - AUC ROC)
A área sob a curva ROC ou simplesmente AUC é uma medida resumo do desempenho de um teste, ela é estimada por meio da Se e Es, sendo interpretada como a probabilidade de que
um exemplo positivo (indivíduo portador da doença, escolhido aleatoriamente) tenha um valor maior que um exemplo negativo (indivíduo sem a doença, escolhido aleatoriamente). Um teste incapaz de classificar um exemplo positivo teria AUC = 0,5, e a medida que a AUC tende a 1, maior é a capacidade de discriminação do teste. A AUC pode ser estimada somando as áreas dos K-1 trapézios que dividem a curva ROC.
4.9.3 Curva FROC (Free-response Receiver Operating Characteristic)
A curva FROC também é uma metodologia bastante utilizada na área processamento de imagens médica para avaliar classificadores. Em sistemas CAD de mama, a curva FROC pode ser usada para a análise de casos que possuem mais de duas lesões, ou em casos em que o observador indica mais de dois locais suspeitos na imagem (DELUCA; WAMBERSIE; WHITMORE, 2008). Essa
curva representa a fração de verdadeiros positivos (LL - Lesion Localization), isto é a fração de positivos encontrados que foram marcados corretamente dentro de um limite de localização, em função do número de falsos positivos (NL - Non-lesion Localization) por imagem, ou seja, todas lesões marcadas fora desse limite. Assim como a curva ROC, a melhor curva é aquela que se afasta mais da diagonal para o lado superior esquerdo do gráfico, dando a maior fração de positivos verdadeiros com uma taxa baixa de falsos positivos. A Figura 4.13 ilustra uma curva FROC dada pela Equação 4.56, onde o eixo da ordenada representa a taxa de fração acumulada de todas as lesões sobre um dado nível de confiança de um conjunto de imagens e o eixo da abcissas representa a média de falsos positivos por imagem (CHAKRABORTY; YOON;
MELLO-THOMS, 2007;CHAKRABORTY, 2013).
LLF = LL
Total das lesões, 0 ≤ LLF ≤ 1,
NLF = NL
Total de imagens, 0 ≤ NLF. (4.56)
em que LLF (Lesion Localization Fraction) é a fração de verdadeiros positivos, e NLF (Non- lesion Localization Fraction) é o número total de falsas lesões por imagem.
4.10 Considerações Finais 80 0 0.00 1 2 0.20 0.80 0.60 1.00 0.40 3 4
Figura 4.13: Gráfico da curva FROC (Adaptada de (CHAKRABORTY; YOON; MELLO-THOMS, 2007)).
4.10 Considerações Finais
Ao longo deste capítulo foram apresentados de maneira sucinta algumas técnicas utilizadas no desenvolvimento desta pesquisa, a teoria da DT-CWT, a técnica de detecção de pontos salientes, o ILP, a matriz Hessiana, os classificadores SVM, incluindo uma descrição da metodologia de análise, curvas ROC e FROC, empregada na avaliação do método desenvolvido. Além disso, foram descritas as principais informações referentes às imagens da base de dados Mini-MIAS, utilizada no desenvolvimento e testes do método desenvolvido para a detecção de agrupamentos de microcalficações.
No próximo capítulo será descrito o método desenvolvido para detecção de agrupamentos de microcalcificações.