Classificador de imagens de pulmão utilizando wavelets de Haar e distância de Mahalanobis

Abstract

Um método de extração de características e reconhecimento de padrões de imagens de tomografia de pulmão é proposto a partir da aplicação da transformada wavelet de Haar 2D. Como medida de similaridade, a distância de Mahalanobis é utilizada por considerar a correlação entre os dados, o que se torna relevante, uma vez que a distinção visual entre as imagens é pequena. O algoritmo foi testado utilizando-se diferentes vetores de características, bem como diferentes agrupamentos de imagens. Foi obtida uma taxa de acerto superior a 85% ao se considerar duas classes.