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Quantification of diagnostic impressions in renal scintigraphy
No full textA cintilografia renal é um exame amplamente utilizado para a avaliação visual do funcionamento do córtex renal. Ele permite visualizar a concentração do radiofármaco, o tamanho, a forma, a simetria e a posição dos rins. No entanto, a avaliação visual das impressões diagnósticas dessas imagens tende a ser um processo subjetivo. Isso faz com que ocorra uma significativa variabilidade entre as interpretações feitas por diferentes especialistas. Assim, este trabalho tem como objetivo propor medidas quantitativas que refletem impressões diagnósticas comumente observadas por especialistas nas imagens de cintilografia renal. São atribuídos valores numéricos a essas impressões, o que, potencialmente, reduz a subjetividade e a variabilidade da interpretação das descobertas. A fim de permitir a extração dessas medidas, um método de segmentação específico para essas imagens também é proposto. Os resultados indicam que as medidas propostas atingem níveis de concordância de no mínimo 90% dos casos quando comparadas com a avaliação visual de especialistas. Esses resultados sugerem que as medidas podem ser usadas para reduzir a subjetividade na avaliação das imagens, já que elas fornecem uma alternativa quantitativa e objetiva para reportar as impressões diagnosticas das imagens de cintilografia renal.Renal scintigraphy is a well established functional technique for the visual evaluation of the renal cortical mass. It allows the visualization of the radiopharmaceutical tracer distribution, the size, the shape, the symmetry, and the position of the kidneys. However, the visual diagnostic impressions for these images tend to be a subjective process. It causes significant variability in the interpretation of findings. Thus, this work aims at proposing quantitative measures that reflect common diagnostic impressions for those images. These measures can potentially minimize the inter-observer variability. In order to make possible the extraction of these measures, a specific segmentation method is also proposed. The results indicate that our proposed features agree in at least 90% of the cases with the specialists visual evaluation. These results suggest that the features could be used to reduce the subjectivity in the evaluation of the images, since they provide a quantitative and objective alternative to report the diagnostic impressions
Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na web
Get PDFEste trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos
Filtragem de imagens com preservação das bordas usando a Transformada Wavelet
No full textA filtragem de imagens visando a redução do ruído é uma tarefa muito importante em processamento de imagens, e encontra diversas aplicações. Para que a filtração seja eficiente, ela deve atenuar apenas o ruído na imagem, sem afetar estruturas importantes, como as bordas. Há na literatura uma grande variedade de técnicas propostas para filçtragem de imagens com preservação de bordas, com as mais variadas abordagens, deentrte as quais podem ser citadas a convolução com máscaras, modelos probabilísticos, redes neurais, minimização de funcionais e equações diferenciais parciais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática que permite a decomposição de sinais e imagens em múltiplas resoluções. Essa decomposição é chamada de representação em wavelets, e pode ser calculada atrravés de um algorítmo piramidal baseado em convoluções com filtros passa-bandas e passa-baixas. Com essa transformada, as bordas podem ser calculadas em múltiplas resoluções. Além disso, como filtros passa-baixas são utilizados na decomposição, a atenuação do ruído é um processo intrínseco à transformada. Várias técnicas baseadas na transformada wavelet têm sido propostas nos últimos anos, com resultados promissores. Essas técnicas exploram várias características da transformada wavelet, tais como a magnitude de coeficientes e sua evolução ao longo das escalas. Neste trabalho, essas características da transformada wavelet são exploradas para a obtenção de novas técnicas de filtragem com preservação das bordas
Análise automática de lesões de pele melanocíticas utilizando imagens de câmeras convencionais
No full textMelanoma é um tipo maligno de lesão de pele pigmentada, e atualmente está entre os tipos de câncer existentes mais perigosos. Entretanto, diferenciar casos malignos de benignos é uma tarefa difícil mesmo para experientes especialistas, e um sistema de diagnóstico auxiliado por computador pode ser uma ferramenta bastante útil. Normalmente, este sistema inicia por um pré-processamento da imagem, isto é, remoção de artefatos indesejados, como pelos, sardas ou efeitos de sombreamento. A seguir, o sistema executa uma etapa de segmentação, identificando as bordas da lesão. Por fim, baseando-se na área da imagem identificada como lesão, diversas feições são computadas e uma classificação é gerada. Neste tese, apresentada na forma de uma coleção de artigos publicados, nós apresentamos técnicas para automaticamente executar todos estes passos, resultando em um pré-diagnóstico para uma lesão de pele pigmentada baseado apenas em uma imagem convencional (uma simples fotografia). Nós testamos nossos métodos em bases de imagens públicas e atingimos melhores resultados de segmentação e classificação que os demais métodos presentes na literatura.Melanoma is a type of malignant pigmented skin lesion, and currently is among the most dangerous existing cancers. However, differentiating malignant and benign cases is a hard task even for experienced specialists, and a computer-aided diagnosis system can be an useful tool. Usually, the system starts by pre-processing the image, i.e. removing undesired artifacts such as hair, freckles or shading effects. Next, the system performs a segmentation step to identify the lesion boundaries. Finally, based on the image area identified as lesion, several features are computed and a classification is provided. In this Thesis, presented as a collection of published papers, we detail approaches to automatically execute all these steps, resulting in a pre-diagnosis for a pigmented skin lesion based only in a standard camera image (i.e. a simple color photograph). We tested our methods on publicly available datasets and achieved better segmentation and classification results than methods previously proposed in the literature
Um Mecanismo de realimentação de relevâncias para recuperação de informações visuais utilizando feições a partir de imagens JPEG
No full textEsta dissertação propõe e discute um mecanismo de realimentação de relevâncias (i. e. “Relevance Feedback”). A técnica de realimentação de relevâncias foi introduzida inicialmente em meados dos anos 60, como uma estratégia para refinamento de consultas para a recuperação de informações. Como uma técnica de refinamento de consultas, foi aplicada inicialmente em sistemas de recuperação de informações textuais. Neste caso, os termos ou expressões consideradas importantes, são utilizados na formulação de uma nova consulta. Ao surgirem os sistemas de recuperação de informação visual baseada em conteúdo (CBVIR), houve a necessidade de serem introduzidos novos elementos associados a esse processo de reformulação de consultas, de tal forma que fossem utilizados não apenas as informações de alto nível, como os termos e expressões. Esses novos elementos passaram a considerar também a subjetividade de percepção humana em relação ao conteúdo visual. Neste trabalho, apresenta-se um processo de extração e representação desse conteúdo, através da utilização de feições (conteúdo) de cor e textura, extraídos de imagens JPEG, uma vez que no processo de compressão de imagens nesse formato, utiliza-se coeficientes da Transformada Discreta do Cosseno (DCT), sendo, portanto esses coeficientes utilizados como elementos que possuem as informações associadas a cor e textura na imagem. Além da DCTé utilizada a Transformação Mandala [YSH 83] no processo de agrupamento de somente 10 coeficientes, com o objetivo de produzir 10 imagens com resoluça menor que a imagem original, mas que representam cada uma, o conteúdo de uma frequência particular da imagem original. A escolha por uma representação como essa,é a garantia de uma redução significativa na quantidade de dados a serem processados. Entretanto, a representação obtida nesse formato para as imagens,é com base em conteúdo global de cor e textura, o que pode produzir resultados insatisfatórios. A introdução de um mecanismo de realimentação de relevâncias, associado à representação utilizada, permite contornar a dificuldade apontada acima, através da obtenção de consultas subsequentes, selecionando os objetos mais relevantes, assim como menos objetos não relevantes, utilizando o conhecimento do usuário de forma interativa no refinamento de consultas para recuperação de informações visuais
Conversion of images of the DICOM format seeking interaction of systems from WEB
No full textEste trabalho apresenta uma proposta para a publicação eletrônica de imagens e metadados do formato DICOM, visando à interoperabilidade de sistemas heterogêneos, que têm a capacidade de se adaptarem às particularidades do ambiente médico, através da Web, proporcionando assim, ambientes propícios à área da saúde. Atualmente, para desenvolver ambientes de visualização de imagens na Web, são utilizados padrões de imagens, conceitos de metadados e adaptação de tecnologias para este fim. Utilizando o formato padrão de imagens médicas DICOM, com este trabalho se propõe construir um Framework para visualizar e trocar informações através da Web. Entre as suas aplicações estão a telemedicina e a integração de imagens aos sistemas de informação na área da saúde.The present work presents a proposal for electronic publishing of images and metadata of the DICOM format. It aims interoperation of heterogeneous systems, which have the capacity to adapt themselves to the specificities of medical environment, via Web, providing this way, proper environments to the health area. Nowadays, in order to develop environments for visualizing images on the Web, it is necessary to use patterns of images, metadata concepts and adaptations of technologies for this purpose. Throughout the use of standard format of medical images DICOM, this work proposes the construction of a Framework to visualize and exchange information via Web. Among its applications are the telemedicine and the image integration to the information systems in the health area
Sumarização e análise de vídeos de histeroscopias
Get PDFVídeos de histeroscopias são usados para avaliar a aparência do útero, e são de importância fundamental para os ginecologistas. Estes vídeos contém uma grande quantidade de informação, porém somente um número reduzido de quadros são úteis para propósitos de diagnóstico (por exemplo, a análise da distribuição espacial de glândulas). Sendo assim, este trabalho propõe um método inovador para a análise de vídeos de histeroscopias, com dois objetivos principais: (a) reduzir o número de quadros necessários para a representação do conteúdo do vídeo, e (b) prover uma medida quantitativa da distribuição das glândulas em tais vídeos. A abordagem proposta para a sumarização do vídeo é baseada na extensão de um princípio estatístico conhecido (decomposição em valor singular), e, segundo resultados preliminares, apresenta vantagens sobre os trabalhos publicados na literatura. Observou-se que a análise quantitativa da distribuição das glândulas também apresenta uma maior discriminação do que relatado na literatura. A abordagem proposta é adaptativa no sentido de minimizar a necessidade do ajuste de parâmetros. Além disso, o método é robusto quanto as condições de iluminação e a presença de artefatos (por exemplo, reflexos), os quais são comuns nestes vídeos. Por fim, os experimentos indicam que os resultados obtidos são compatíveis com os obtidos pelos ginecologistas
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Skin detection for hand gesture segmentation via multi-scale stochastic texture models
No full textA detecção de gestos é uma etapa importante em aplicações de interação humanocomputador. Se a mão do usuário é detectada com precisão, tanto a análise quanto o reconhecimento do gesto de mão se tornam mais simples e confiáveis. Neste trabalho, descrevemos um novo método para detecção de pele humana, destinada a ser empregada como uma etapa de pré-processamento para segmentação de gestos de mão em sistemas que visam o seu reconhecimento. Primeiramente, treinamos os modelos de cor e textura de pele (material a ser identificado) a partir de um conjunto de treinamento formado por imagens de pele. Nessa etapa, construímos um modelo de mistura de Gaussianas (GMM), para determinar os tons de cor da pele e um dicionário de textons, para textura de pele. Em seguida, introduzimos um estratégia de fusão estocástica de regiões de texturas, para determinar todos os segmentos de diferentes materiais presentes na imagem (cada um associado a uma textura). Tendo obtido todas as regiões, cada segmento encontrado é classificado com base nos modelos de cor de pele (GMM) e textura de pele (dicionário de textons). Para testar o desempenho do algoritmo desenvolvido realizamos experimentos com o conjunto de imagens SDC, projetado especialmente para esse tipo de avaliação (detecção de pele humana). Comparado com outras técnicas do estado-daarte em segmentação de pele humana disponíveis na literatura, os resultados obtidos em nossos experimentos mostram que a abordagem aqui proposta é resistente às variações de cor e iluminação decorrentes de diferentes tons de pele (etnia do usuário), assim como de mudanças de pose da mão, mantendo sua capacidade de discriminar pele humana de outros materiais altamente texturizados presentes na imagem.Gesture detection is an important task in human-computer interaction applications. If the hand of the user is precisely detected, both analysis and recognition of hand gesture become more simple and reliable. This work describes a new method for human skin detection, used as a pre-processing stage for hand gesture segmentation in recognition systems. First, we obtain the models of color and texture of human skin (material to be identified) from a training set consisting of skin images. At this stage, we build a Gaussian mixture model (GMM) for identifying skin color tones and a dictionary of textons for skin texture. Then, we introduce a stochastic region merging strategy, to determine all segments of different materials present in the image (each associated with a texture). Once the texture regions are obtained, each segment is classified based on skin color (GMM) and skin texture (dictionary of textons) model. To verify the performance of the developed algorithm, we perform experiments on the SDC database, specially designed for this kind of evaluation (human skin detection). Also, compared with other state-ofthe- art skin segmentation techniques, the results obtained in our experiments show that the proposed approach is robust to color and illumination variations arising from different skin tones (ethnicity of the user) as well as changes of pose, while keeping its ability for discriminating human skin from other highly textured background materials
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