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Mineração de imagens médicas utilizando características de forma (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: COSTA, ALCEU FERRAZ - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
  • Keywords: Classificação de imagens; Computed aided diagnosis (CAD); Diagnóstico auxiliado por computador; Extração de características; Feature extraction; Image classification; Image mining; Imagens médicas; Medical imaging; Mineração de imagens
  • Language: Português
  • Abstract: Bases de imagens armazenadas em sistemas computacionais da área médica correspondem a uma valiosa fonte de conhecimento. Assim, a mineração de imagens pode ser aplicada para extrair conhecimento destas bases com o propósito de apoiar o diagnóstico auxiliado por computador (Computer Aided Diagnosis - CAD). Sistemas CAD apoiados por mineração de imagens tipicamente realizam a extração de características visuais relevantes das imagens. Essas características são organizadas na forma de vetores de características que representam as imagens e são utilizados como entrada para classificadores. Devido ao problema conhecido como lacuna semântica, que corresponde à diferença entre a percepção da imagem pelo especialista médico e suas características automaticamente extraídas, um aspecto desafiador do CAD é a obtenção de um conjunto de características que seja capaz de representar de maneira sucinta e eficiente o conteúdo visual de imagens médicas. Foi desenvolvido neste trabalho o extrator de características FFS (Fast Fractal Stack) que realiza a extração de características de forma, que é um atributo visual que aproxima a semântica esperada pelo ser humano. Adicionalmente, foi desenvolvido o algoritmo de classificação Concept, que emprega mineração de regras de associação para predizer a classe de uma imagem. O aspecto inovador do Concept refere-se ao algoritmo de obtenção de representações de imagens, denominado MFS-Map (Multi Feature Space Map) e também desenvolvido neste trabalho.O MFS-Map realiza agrupamento de dados em diferentes espaços de características para melhor aproveitar as características extraídas no processo de classificação. Os experimentos realizados para imagens de tomografia pulmonar e mamografias indicam que tanto o FFS como a abordagem de representação adotada pelo Concept podem contribuir para o aprimoramento de sistemas CAD
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.04.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      COSTA, Alceu Ferraz; TRAINA, Agma Juci Machado. Mineração de imagens médicas utilizando características de forma. 2012.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-102526/ >.
    • APA

      Costa, A. F., & Traina, A. J. M. (2012). Mineração de imagens médicas utilizando características de forma. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-102526/
    • NLM

      Costa AF, Traina AJM. Mineração de imagens médicas utilizando características de forma [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-102526/
    • Vancouver

      Costa AF, Traina AJM. Mineração de imagens médicas utilizando características de forma [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-102526/

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