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Segmentação e classificação de imagens digitais de úlceras cutâneas através de redes neurais artificiais (2007)

  • Authors:
  • Autor USP: TARALLO, ANDRÉ DE SOUZA - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: ÚLCERA; REDES NEURAIS; IMAGEM DIGITAL
  • Language: Português
  • Abstract: Úlceras cutâneas constituem um problema de saúde pública no mundo atual. A eficiência do seu tratamento é observada pela redução das áreas total, de fibrina (amarelo) e de granulação (vermelho) da úlcera, calculados manualmente e/ou por imagens, processos demorados e posteriores à consulta médica. O trabalho propõe uma nova técnica não-invasiva e automatizada de acompanhamento das úlceras por redes neurais artificiais (RNAs). Foram utilizadas imagens digitais do banco de imagens do ADUN (Ambulatório da Dermatologia de Úlceras Neurovasculares) do Hospital das Clínicas da FMRP-USP (Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo), escolhidas aleatoriamente, sendo 50 imagens para treinamento da RNA e 250 para o teste da RNA. Para validação da RNA foram criados os grupos: 1 (n=15 imagens poligonais com áreas e cores definidas previamente); 2 (n=15 imagens poligonais com áreas e cores definidas previamente, submetidas a variações de iluminação, brilho, contraste, saturação); 3 (n=15 imagens poligonais constituídas de texturas de fibrina e de granulação); 4 (n=15 imagens de úlceras cutâneas reais preenchidas totalmente em cor preta sua superfície). Para avaliar a sua aplicação clínica foram utilizadas 50 imagens padronizadas submetidas aos cálculos das áreas pela RNA. Os resultados da RNA foram comparados aos do programa Image J (segmentação manual) e/ou às medidas-padrão. Estatisticamente os programas foram considerados similaresquando p > 0,05 pelo teste t Student. Quando p < 0,05 e r positivo, considerou-se o coeficiente de correlação de Pearson. A base de imagens de úlceras cutâneas foi eficiente para a aquisição das imagens, para a criação e execução dos algoritmos de extração de cores, de treinamento e de teste da RNA. A rede neural artificial desenvolvida apresentou desempenho similar ao Image J e às medidas-padrão adotadas para a segmentação das figuras do grupo 1, sendo p > 0,05 para ) as áreas total, de fibrina e de granulação. Na avaliação de interferência de ruídos (grupo 2), foi verificado que tais fatores não interferiram na segmentação da área dos polígonos (p > 0,05), pela RNA e pelo Image J. Entretanto, apesar de interferirem na segmentação de cores de granulação, sendo p < 0,05, o coeficiente de correlação RNA/Image J foi de 0,90 com p < 0,0001. No grupo 3, os cálculos das áreas foram semelhantes pela RNA e pelo Image J (p > 0,05). Quando comparadas às áreas calculadas pelos programas às medidas-padrão, o coeficiente de correlação foi significante (p < 0,0001) para todas as áreas. A segmentação das áreas das úlceras do grupo 4 pela RNA foi validada quando comparada à segmentação manual pelo Image J (p > 0,05). A aplicação clínica da RNA sobre o banco de imagens foi semelhante ao Image J para a segmentação das áreas (p > 0,05). Enfim, a rede neural artificial desenvolvida no Matlab 7.0 mostrou desempenho eficaz e validado na segmentação das úlceras de perna quanto àautomatização do cálculo das áreas total, de fibrina e de granulação, semelhante à oferecida manualmente pelo programa Image J. Além disso, mostrou-se de grande aplicação clínica devido a facilidade de sua utilização através da interface web criada, sua praticidade, não interferência do usuário (automatização), propriedades essas que a consolida como uma metodologia adequada para o acompanhamento dinâmico-terapêutico da evolução das úlceras cutâneas
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.12.2007
  • Acesso à fonte
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    • ABNT

      TARALLO, André de Souza; GONZAGA, Adilson. Segmentação e classificação de imagens digitais de úlceras cutâneas através de redes neurais artificiais. 2007.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2007. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-08022008-220043/ >.
    • APA

      Tarallo, A. de S., & Gonzaga, A. (2007). Segmentação e classificação de imagens digitais de úlceras cutâneas através de redes neurais artificiais. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-08022008-220043/
    • NLM

      Tarallo A de S, Gonzaga A. Segmentação e classificação de imagens digitais de úlceras cutâneas através de redes neurais artificiais [Internet]. 2007 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-08022008-220043/
    • Vancouver

      Tarallo A de S, Gonzaga A. Segmentação e classificação de imagens digitais de úlceras cutâneas através de redes neurais artificiais [Internet]. 2007 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-08022008-220043/


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