Seleção supervisionada de características por ranking para processar consultas por similaridade em imagens médicas (2012)
- Authors:
- USP affiliated author: MAMANI, GABRIEL EFRAIN HUMPIRE - ICMC
- School: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA; DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
- Keywords: CAD; CAD; CBIR; CBIR; Extração de características; Feature extraction; Feature selection; Seleção de características
- Language: Português
- Abstract: Obter uma representação sucinta e representativa de imagens médicas é um desafio que tem sido perseguido por pesquisadores da área de processamento de imagens médicas com o propósito de apoiar o diagnóstico auxiliado por computador (Computer Aided Diagnosis - CAD). Os sistemas CAD utilizam algoritmos de extração de características para representar imagens, assim, diferentes extratores podem ser avaliados. No entanto, as imagens médicas contém estruturas internas que são importantes para a identificação de tecidos, órgãos, malformações ou doenças. É usual que um grande número de características sejam extraídas das imagens, porém esse fato que poderia ser benéfico, pode na realidade prejudicar o processo de indexação e recuperação das imagens com problemas como a maldição da dimensionalidade. Assim, precisa-se selecionar as características mais relevantes para tornar o processo mais eficiente e eficaz. Esse trabalho desenvolveu o método de seleção supervisionada de características FSCoMS (Feature Selection based on Compactness Measure from Scatterplots) para obter o ranking das características, contemplando assim, o que é necessário para o tipo de imagens médicas sob análise. Dessa forma, produziu-se vetores de características mais enxutos e eficientes para responder consultas por similaridade. Adicionalmente, foi desenvolvido o extrator de características k-Gabor que extrai características por níveis de cinza, ressaltando estruturas internas das imagens médicas. Osexperimentos realizados foram feitos com quatro bases de imagens médicas do mundo real, onde o k-Gabor sobressai pelo desempenho na recuperação por similaridade de imagens médicas, enquanto o FSCoMS reduz a redundância das características para obter um vetor de características menor do que os métodos de seleção de características convencionais e ainda com um maior desempenho em recuperação de imagens
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2012
- Data da defesa: 05.12.2012
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ABNT
MAMANI, Gabriel Efrain Humpire; TRAINA, Agma Juci Machado. Seleção supervisionada de características por ranking para processar consultas por similaridade em imagens médicas. 2012.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20022013-095418/ >. -
APA
Mamani, G. E. H., & Traina, A. J. M. (2012). Seleção supervisionada de características por ranking para processar consultas por similaridade em imagens médicas. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20022013-095418/ -
NLM
Mamani GEH, Traina AJM. Seleção supervisionada de características por ranking para processar consultas por similaridade em imagens médicas [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20022013-095418/ -
Vancouver
Mamani GEH, Traina AJM. Seleção supervisionada de características por ranking para processar consultas por similaridade em imagens médicas [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20022013-095418/
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