Este trabalho apresenta o estudo e implementação de um sistema para vinculação e visualização de imagens de ressonância magnética nuclear e tomografia computadorizada a partir de um sistema de informação em radiologia (RIS), possibilitando a recuperação e disponibilização dos exames (laudos e imagens), através de rede \"ethernet\", para visualização a partir de uma interface desenvolvida para \"browser\". Os exames podem ser recuperados através do número de registro (RGHC) ou do nome do paciente. As imagens utilizadas no trabalho estão nos padrões DICOM 3.0 (Digital Imaging and Communications in Medicine) e JPEG (Joint Photographic Experts Group). Para a vinculação dos exames que possuem suas imagens em JPEG foi desenvolvida uma interface para inclusão das informações necessárias que garantem a consistência deste processo. Para os exames que possuem suas imagens em formato DICOM 3.0 as informações foram extraídas automaticamente dos cabeçalhos e armazenadas no banco de dados. O sistema possui uma interface amigável ao usuário, podendo ser rapidamente incorporada ao projeto de um PACS (Picture Archiving and Communication System). A implementação foi idealizada para servir ao Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (HCFMRP/USP), com base no seu sistema de informação em radiologia. Os resultados demonstram que o tempo de retorno das imagens é clinicamente satisfatório e considerado bom pela avaliação qualitativa dos médicos. / This work presents the study and implementation of a system aiming the indexing and visualization of the images of nuclear magnetic resonance and computerized tomography from a radiology information system (RIS), allowing the retrieval and availability of the exams (results and images), through an ethernet net for visualization beginning with an interface developed to a browser. The exams may be recovered either through their register number (RGHC) or the patient\'s name. The images employed in the work follow the DICOM 3.0 (Digital Imaging and Communications in Medicine) and JPEG (Joint Photographic Experts Group) patterns. For the indexing of the exams that present images in JPEG, an interface was developed to include the information required to guarantee the consistency of the process. For the exams presenting the DICOM 3.0 format, information was extracted automatically from the heading and filed in the database. The system has a friendly interface for the user, it may be rapidly incorporated to the project of an PACS (Picture Archiving and Communication System). The implementation was idealized to serve the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, of the Universidade de São Paulo (HCFMRP/USP), based on its radiology information system (RIS). The results demonstrated that the time of retrieval of the images is satisfactory and considered good by evaluation qualified of the doctors.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Wanderley Nagata Balduino.pdf: 5703039 bytes, checksum: c8415ccb6f3d173592fe222f1118e05d (MD5) Previous issue date: 2006-11-09 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In the present work it is shown the proposal and the development of extraction of images, as well as some improvements proposed in other segmentation techniques and classification, with objective of recognizing pathology in medical images of the blood. The automatic identification of those diseases makes possible the most necessary diagnosis and with larger speed. The approach of the present work follows the stages of segmentation of the images, extraction of the visual characteristics and the classification of the pathology. In the segmentation stage the separation technique is applied by color for obtaining of the red blood cells borders, of the leukocytes and of the platelets. The extraction is the stage where the cells are separate from the image, this extraction is accomplished through proposed procedures and developed for this aim at. Finally, the classification is executed through similarities among the images of the leucócitos, using statistical techniques among spatiograms. The results were shown promising as the viability of the application of the methodology in support systems to the diagnosis for images, due to simplicity of the application of the same ones as well as of the obtained results. / No presente trabalho mostra-se a proposta e o desenvolvimento de extração de imagens, bem como algumas melhorias propostas em outras técnicas de segmentação e classificação, com objetivo de reconhecer hematopatologias em imagens médicas do sangue. A identificação automática dessas doenças viabiliza o diagnóstico mais preciso e com maior rapidez. A abordagem do presente trabalho segue as etapas de segmentação das imagens, extração das características visuais e a classificação da patologia. Na etapa de segmentação é aplicada a técnica de separação por cor para obtenção das bordas de hemácias, dos leucócitos e das plaquetas. A extração é a etapa onde as células são separadas da imagem, esta extração é realizada através de procedimentos propostos e desenvolvidos para este objetivo. Por fim, a classificação é executada por meio de similaridades entre as imagens dos leucócitos, usando técnicas estatísticas entre spatiograms. Os resultados mostraram-se promissores quanto a viabilidade da aplicação da metodologia em sistemas de apoio ao diagnóstico por imagens, devido a simplicidade da aplicação das mesmas bem como dos resultados obtidos.

Este trabalho apresenta o estudo e implementação de um sistema para vinculação e visualização de imagens de ressonância magnética nuclear e tomografia computadorizada a partir de um sistema de informação em radiologia (RIS), possibilitando a recuperação e disponibilização dos exames (laudos e imagens), através de rede \"ethernet\", para visualização a partir de uma interface desenvolvida para \"browser\". Os exames podem ser recuperados através do número de registro (RGHC) ou do nome do paciente. As imagens utilizadas no trabalho estão nos padrões DICOM 3.0 (Digital Imaging and Communications in Medicine) e JPEG (Joint Photographic Experts Group). Para a vinculação dos exames que possuem suas imagens em JPEG foi desenvolvida uma interface para inclusão das informações necessárias que garantem a consistência deste processo. Para os exames que possuem suas imagens em formato DICOM 3.0 as informações foram extraídas automaticamente dos cabeçalhos e armazenadas no banco de dados. O sistema possui uma interface amigável ao usuário, podendo ser rapidamente incorporada ao projeto de um PACS (Picture Archiving and Communication System). A implementação foi idealizada para servir ao Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (HCFMRP/USP), com base no seu sistema de informação em radiologia. Os resultados demonstram que o tempo de retorno das imagens é clinicamente satisfatório e considerado bom pela avaliação qualitativa dos médicos. / This work presents the study and implementation of a system aiming the indexing and visualization of the images of nuclear magnetic resonance and computerized tomography from a radiology information system (RIS), allowing the retrieval and availability of the exams (results and images), through an ethernet net for visualization beginning with an interface developed to a browser. The exams may be recovered either through their register number (RGHC) or the patient\'s name. The images employed in the work follow the DICOM 3.0 (Digital Imaging and Communications in Medicine) and JPEG (Joint Photographic Experts Group) patterns. For the indexing of the exams that present images in JPEG, an interface was developed to include the information required to guarantee the consistency of the process. For the exams presenting the DICOM 3.0 format, information was extracted automatically from the heading and filed in the database. The system has a friendly interface for the user, it may be rapidly incorporated to the project of an PACS (Picture Archiving and Communication System). The implementation was idealized to serve the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, of the Universidade de São Paulo (HCFMRP/USP), based on its radiology information system (RIS). The results demonstrated that the time of retrieval of the images is satisfactory and considered good by evaluation qualified of the doctors.

Nesse trabalho foi desenvolvido o método VBSeg, um método de segmentação semiautomático de corpos vertebrais, que utiliza superpixels para aumentar a eficiência de técnicas de segmentação de imagens já estabelecidas na literatura, sem perder qualidade do resultado final. Experimentos mostraram que o uso de superpixels melhorou o resultado da segmentação dos corpos vertebrais em até 18%, além de aumentar a eficiência desses métodos, deixando a execução dos algoritmos de segmentação pelo menos 38% mais rápida. Além disso, o método desenvolvido possui baixa dependência do nível de especialidade do usuário e apresentou resultados comparáveis ao método Watershed, um método bem estabelecido na área de segmentação de imagens. Contudo, o método VBSeg segmentou 100% dos corpos vertebrais das imagens analisadas, enquanto que o método Watershed deixou de segmentar 44% dos corpos. / This work presents the development of a semiautomatic vertebral body segmentation method VBSeg, which uses superpixels to increase effi- ciency of well established image segmentation methods without losing quality. Experiments have shown motivating results with superpixels im- proving vertebral bodies segmentation in 18% and making segmentation algorithms at least 38% faster. Furthermore, our VBSeg method has low dependency on the level of expertise and got similar results to Watershed method, a well-established image segmentation method. However, VB- Seg method was able to segment 100% of the analyzed vertebral bodies while Watershed method missed 44% of those.

Aplicações computacionais voltadas para o auxílio ao diagnóstico (Computer-Aided Diagnosis - CAD) estão se tornando cada vez mais freqüentes. O objetivo dessas aplicações é fornecer ao profissional da área médica ferramentas que auxiliem na detecção precoce de patologias diversas. Nesse contexto, algoritmos que satisfaçam o interesse do usuário em encontrar imagens semelhantes a um caso específico podem ser desenvolvidos. Essas buscas devem ser feitas por similaridade, considerando a informação visual da imagem e não utilizando os recursos do processo convencional de busca textual, o qual compara parâmetros fornecidos pelo usuário com valores de atributos armazenados. As técnicas que permitem esse desenvolvimento são descritas na literatura como recuperação de imagens baseada em conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR). O maior desafio nessa abordagem é determinar o conjunto de características que descrevem o conteúdo da imagem adequadamente. No presente trabalho foram implementados algoritmos para extrair as características das imagens médicas utilizando as transformadas Wavelet e Wavelet Packet. A transformada Wavelet Packet tem maior capacidade para distinguir as freqüências quando comparada com a transformada Wavelet \"tradicional\". Esse estudo explora tal propriedade e analisa o desempenho dessas abordagens matemáticas na recuperação das imagens médicas por conteúdo. Ao final do estudo pôde-se estabelecer um comparativo entre os resultados obtidos com os vetores gerados a partir dos dados extraídos por ambas transformadas. Considerando-se que na área médica a precisão na obtenção das informações tem importância fundamental, a transformada Wavelet Packet revelou vantagens relevantes sobre os métodos tradicionais que aplicam a transformada Wavelet. Gráficos recall x precision e confusion matrix forneceram medidas da eficácia de recuperação. / Computer-Aided Diagnosis (CAD) applications are becoming more frequent each day. This application\'s objective is to provide tools for the medical professional that help in the precocious detection of different pathologies. On this context, algorithms that satisfy the user interest to find similar images related to a singular case can be developed. Such searches must be done considering the visual information instead of using common resources employed in textual conventional procces\'s searches, which compares parameters provide by the user to attribute\'s values stored. The techniques that admit such development are depicted in the literature as Content-Based Image Retrieval (CBIR). The great challenge here is to define the features that represent the image appropriately. In the present research were implemented algorithms to extract the images features using the Wavelet transform and Wavelet Packet transform. A Wavelet Packet transform distinguish frequencies better than the \"tradicional\" Wavelet transform. Therefore this study explores such properties and analyze the both mathematics approaches performance in the medical images retrieval. A comparative can be estabilished between the results obtained with the vectors produced using extracted data in both transforms. Considering that in the medical area the precision to obtain informations has fundamental importance, the Wavelet Packet transform revealed relevant advantages compared to the traditional methods that use the Wavelet transform. Recall x precision graphs and confusion matrix provides retrieval efficiency measures.

Estudos mostram que a maior parte dos erros de diagnóstico mamográfico estão ligados a dificuldades de classificação e não de detecção (MEYER, EBERLEIN, et al., 1990; KARSSEMEIJER, 2011; SCHIABEL, 2014). Uma possível solução a este problema é a estruturação de um esquema CADx (Computer-aided Diagnosis), ou seja, um sistema computacional que analisa as informações disponíveis e tenta apresentar um diagnóstico com base nos dados fornecidos pela imagem processada. Este trabalho tem como intuito apresentar um esquema CADe/Dx completo e funcional para uso por radiologistas. O software final poderá ser usado em qualquer sistema operacional, ou mesmo via Internet, permitindo que qualquer médico interessado acesse e utilize o sistema como segunda opinião sem restrições. A formação da biblioteca JAVA também visa a permitir que outros desenvolvedores possam fazer uso das ferramentas desenvolvidas em projetos futuros, facilitando ampliações e melhorias no esquema CADx. Vários módulos de processamento previamente desenvolvidos para o protótipo do esquema CADx-LAPIMO tiveram que ser reconstruídos, e outros elaborados completamente, produzindo novos resultados que são analisados neste trabalho, assim como suas vantagens e limitações. Estes módulos estão divididos em duas partes: o pré-processamento, que inclui a correção baseada na curva característica do digitalizador (técnica BCC), amplamente testada neste trabalho, e o processamento propriamente, incluindo detecção de microcalcificações e detecção e classificação de nódulos. O programa CADx desenvolvido neste trabalho foi separado em duas versões (cada uma com uma versão online correspondente): um é o esquema CADe/Dx que envolve tanto a detecção como a classificação da estrutura encontrada e o outro é um esquema CADx semiautomático, cujas regiões que devem ser classificadas são previamente demarcadas pelo usuário. Os principais resultados obtidos neste trabalho estão associados ao detector de microcalcificações e ao classificador de nódulos. Para o detector de microcalcificações atingiu-se 89% de sensibilidade com 1,4 falso-positivo por imagem quando usado em imagens digitais de sistemas FFDM e 99% de sensibilidade com 5,4 falsos-positivos quando usado em imagens digitalizadas de mamas densas . Já o classificador de nódulos apresentou 72% de acurácia, usando apenas 4 atributos associados a contorno, densidade e textura, resultando em um sistema robusto e de fácil treinamento. / Studies show that most diagnostic errors are linked to classification difficulties and not detection (MEYER, EBERLEIN, et al., 1990; KARSSEMEIJER, 2011; SCHIABEL, 2014). A possible solution for this problem is the construction of a CAD (Computer aided Diagnosis), a computational system that analyses the available information e tries to present a diagnosis based on the data offered by the processed image. This thesis presents a complete and functional mammographic CADe/Dx scheme for radiologist use. The software is designed to function in any operational system, or even online, allowing any interested radiologist to access the software as a second opinion. The formation of a JAVA library also allows any future developers can use all tools developed for this system, easing future improvements in the CADx scheme. Several modules of the scheme previously developed for the CADx-LAPIMO prototype had to be rebuilt or completely developed, generating new results that are analyzed in here, as are their advantages and limitations. Those modules are divided in two parts, the preprocessing, that includes the scanner\'s characteristic curve based correction, detailed tested in this thesis and the processing itself, including detection of microcalcifications, and detections and classification of masses. The CADx scheme developed here was separated in two versions (each one with a corresponding online version): one is a CADe/Dx scheme that involves both detection and classification of the found structures and the other is a CADx semi-automatic scheme, where the classified regions are previously marked by the user. The main results obtained in this thesis are associated with the microcalcifications detector and the mass classification. The microcalcifications detector obtained a 89% sensibility with 1,4 false-positives per image when used in digital FFDM systems and 99% sensibility with 5,4 false-positives per image in digitalized images of dense breasts. The mass classification module presented a 72% accuracy, using only 4 attributes associated to contour, density and texture, resulting in a robust system and of easy training.

A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) aplica-se no monitoramento contínuo e detecção de alterações pulmonares sérias. Principalmente no ambiente das unidades de terapia intensiva (UTI) para a avaliação das condições do paciente em estado crítico submetido à ventilação artificial sem que seja necessário retirar o paciente da UTI e dos diferentes instrumentos de assistência à vida. A técnica permite estimar alterações de impedância nos pulmões. O objetivo deste trabalho é diminuir o erro numérico num algoritmo desenvolvido para TIE, utilizando o Filtro Estendido de Kalman. Especificamente, esse algoritmo aplica-se na a obtenção de imagens dos pulmões do corpo humano. Para realizar tal objetivo foram projetados phantoms compostos por um recipiente circular com solução salina, dentro do qual é colado um objeto cilíndrico de vidro e 32 eletrodos localizados no contorno do recipiente. Foi desenvolvido um algoritmo em linguagem C, utilizando a técnica de Filtro Estendido de Kalman para estimação de parâmetros de um modelo de elementos finitos. Foram implementados o procedimento de renumeração da malha de elementos finitos, com o objetivo de obter uma matriz de condutividade de banda, e o procedimento de melhoramento iterativo da solução para diminuir o erro numérico de soluções de sistemas lineares. Foram comparados dois algoritmos, um utilizando matriz de condutividade esparsa Alg Esparsa e outro com matriz de condutividade de banda limitada, obtida por renumeração da malha, e aplicando refinamento iterativo na solução de sistemas lineares, Alg RRI. Obtiveram-se melhores estimativas de impedância e uma melhor estabilidade do algoritmo do Filtro de Kalman com o algoritmo Alg RRI. O erro numérico na inversa da matriz de condutividade e o erro numérico na matriz de sensibilidade são significativamente menores quando se utiliza renumeração da malha e refinamento iterativo da solução de sistemas lineares. A redução de erro numérico nestas matrizes leva a melhores imagens. / The Electrical Impedance Tomography (EIT) is applied for the continuing monitoring and detection of serious pulmonar change. It may be used in intensive care units for the evaluation of patient condition in critical state submitted to artificial ventilation. It is not necessary to leave the intensive care unit and disconnect life assist devices. This technique allow estimation of impedance distribution on a cross section of the thorax. The main of this work is the reduction of numerical error in the Kalman Filter for EIT image estimation. Specifically, this algorithm may be applied for estimating lunge impedance distribution. To obtain this objective a phantom was developed. It is constituted by a cilindrical container with saline solution, a glass object is glued to the container, and 32 electrodes attached to the container wall. An algorithm in C language, using the Extended Kalman Filter technique was developed, it is a parameter estimation procedure. Mesh renumbering, to obtain a band limited conductivity matrix and the iterative improvement of the solution of linear systems were implemented. The estimation of impedance distribution was performed. Two different algorithms were considered. One algorithm uses a sparse conductivity matrix, Alg sparse. Another algorithm uses a band limited conductivity matrix and iterative refinement of the solution of linear systems, Alg RRI. Better impedance estimation and better stability of Kalman Filter algorithm was obtained using Alg RRI. The numerical error on the inverse of the conductivity matrix and the numerical error on the sensitivity matrix were smaller on algorithm Alg RRI. The numerical error reduction on the conductivity matrix and on the sensitivity matrix produced better images.

Este trabalho apresenta como parte de resultados, uma ampla pesquisa que permitiu identificar os grupos de pesquisas mais importantes do mundo, os quais possuem em comum o processamento de imagens médicas, mais especificamente o processamento de imagens que busca a identificação de microcalcificações mamárias. O vasto levantamento, a seleção e organização culminou na reunião de mais de cem artigos, publicados nos mais importantes periódicos da área, que mostram claramente as formas utilizadas pelos grupos de pesquisa para apresentação dos resultados encontrados pelos seus algoritmos. Esses resultados devem auxiliar o médico no diagnóstico do câncer de mama. Demonstramos neste trabalho porque as técnicas utilizadas para apresentação dos resultados são insatisfatórias e propusemos um novo método de avaliação desses resultados. O método proposto no trabalho baseia-se no teste do X&sup2 (Qui-Quadrado), nas curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) e no teste de concordância, que juntos permitem apresentar de forma clara e objetiva as relações entre verdadeiros positivos e falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos, sensibilidade e especificidade do algoritmo analisado. O novo método é preciso e tem bases estatísticas conhecidas pelos médicos e pelos pesquisadores, facilitando sua aceitação. / This work presents as part of results, a wide investigation that it allowed to identify the principal research groups of the world, which possess in common the processing of medical images, more specifically the processing of images that search for the identification of mammary microcalcifications. The vast collection, selection and organization culminated in the meeting of more than a hundred articles, published in the most important newspapers of the area, that show the forms used by the research groups to present the results found clearly by its algorithms. Those results should assist the doctor in the diagnosis of the breast cancer. We demonstrated in this work that the techniques used for presentation of the results are unsatisfactory and we proposed a new method of evaluation of those results. The proposed method bases on the test of the X&sup2 (Qui-square), in ROC curve (Receiver Operating Characteristic) and in the agreement test, that take together allow to present in a clear and objective way the relationships among true positive and false positive, true negative and false negative, sensibility and specificity of the analyzed algorithm. The new method is precise and has statistical bases known by the clinicians and researchers, facilitating its acceptance.

O Prontuário Eletrônico do Paciente deve, idealmente, agregar todas as possíveis fontes de informação de um paciente, independentemente de sua localização e forma de armazenamento, e permitir às pessoas autorizadas acessar esses dados. Porém, na prática, os sistemas de informação médica são heterogêneos e de difícil integração, e as informações médicas são altamente complexas e pouco estruturadas (Klein, 2002). No sentido de integrar as informações médicas de sistemas heterogêneos e distribuídos desenvolveu-se, no Instituto do Coração, o projeto PACS-HC, com foco em imagens médicas. Neste trabalho, propõe-se o componente final de acesso às informações do PACS-HC, o Visualizador Contextual de Imagens Médicas. O visualizador proposto é capaz de realizar, além da visualização, processamento e pesquisa de imagens médicas, tarefas como a recuperação de imagens semelhantes em bases de dados de patologias e a recuperação de informações bibliográficas, utilizando o contexto dos dados. Para isso, criou-se um modelo de contexto, implementado na forma de uma ontologia utilizandose o software Protégé. Também se desenvolveu uma arquitetura extensível e robusta para processamento e visualização de imagens médicas. Como resultado, apresenta-se uma implementação, denominada ODIN, capaz de visualizar imagens de diferentes modalidades e dimensões e utilizar dados contextuais através de regras. Conclui-se que é possível e desejável a utilização de informação contextual para melhorar a interação com o usuário e percebe-se que há um potencial ainda maior para o uso de informações clínicas, como laudo e guidelines, no auxílio do Profissional de Saúde. Como trabalhos futuros pode-se citar a pesquisa de novas formas de utilização do contexto, por exemplo, com o uso de agentes inteligentes (DeLoack, 1999), e o refinamento do modelo do contexto a partir de casos de uso que evidenciem as necessidades clínicas do profissional de saúde em diferentes ambientes e situações. / The Electronic Health Record should, theoretically, aggregate all possible sources of information from a patient, no matter their location or storage format, and allow authorized people to access this information. However, in practice, the medical information systems are heterogeneous and hard to integrate, besides the fact that medical information is complex and poorly structured. To handle this problem the Heart Institute of São Paulo leaded a project named PACS-HC with the aim of integrating medical information from heterogeneous systems, focused mainly on medical images. This work proposes the visualization component of the PACS-HC, called Contextual Medical Image Viewer. The proposed viewer is capable of performing automatic actions using contextual information, like user role, location and image dimension. Some examples of actions are the retrieval of similar images from a case image database and reference information from the WEB. The contextual viewer uses a context model, implemented as an ontology, to perform those actions. It also relies on an extensible architecture for supporting the processing and visualization of medical images. The result is the software ODIN, which is capable of displaying images from different modalities and dimensions and using contextual information to perform actions using rules. It can be concluded that the use of contextual information is possible and desirable as a way to improve user interaction and it must be added that there is an extra potential for the use of medical information, not only image-related, but to improve the healthcare attention. As future work there are investigation of new ways of using contextual information, such as through intelligent agents, and the refinement of the context model from use cases that reveal the needs of physicians and healthcare professionals in different environments and situations.

Os grandes centros médicos e hospitais de todo o mundo têm procurado integrar as informações de seus pacientes incluindo os exames de imagens efetuados (tomografia computadorizada, tomografia por ressonância magnética, ultrasson, medicina nuclear, etc.). Um sistema que integra as imagens junto às informações tradicionais é chamado de Sistema de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archive and Communication System - PACS). Os sistemas PACS comerciais associam as imagens de exames às informações de pacientes através de chaves de consultas textuais e numéricas, não suportando consultas baseadas no conteúdo pictórico das imagens. Entretanto, muitas vezes o médico gostaria de recuperar as imagens armazenadas que fossem semelhantes (similares) a uma determinada imagem de consulta. Por exemplo, seja a consulta: "encontre as 10 imagens mais semelhantes à imagem Raio-X-tórax do Jõao da Silva". Ao responder a consultas desse tipo, o sistema permite que o médico relembre casos ocorridos anteriormente. Além disso, o conhecimento já gerado de exames e tratamentos anteriores pode ser recuperado mais rapidamente do que utilizando apenas a memória humana ou um sistema não automático de recuperação de informações. Um sistema com a capacidade de recuperar imagens utilizando o seu conteúdo pictórico é uma ferramenta valiosa para o auxílio ao diagnóstico médico. Esta tese apresenta a arquitetura de um PACS atualmente em desenvolvimento. Este sistema está sendo denominado mini-PACS. Tal sistema necessita da integração de três sistemas, a saber: - Um Sistema de Processamento de Imagens (SPI), o qual é responsável pela leitura e pré-processamento das imagens que são recebidas de diferentes dispositivos e possuem diferentes formatos. O SPI extrai as características relevantes das imagens, as quais serão utilizadas para a sua indexação e recuperação por conteúdo. - Um Sistema de Gerenciamento de Bases de Dados e Imagens (SGBDI), que permite a armazenagem e a recuperação de imagens baseada em seu conteúdo. O SGBDI utiliza uma estrutura métrica, a Slim-tree, que indexa as imagens através das características extraídas pelo SPI e possibilita responder consultas por similaridade. - Um Servidor de Web (SW), que disponibiliza o acesso às informações através da internet. A construção do Servidor de Web encontra-se fora do escopo do desenvolvimento desta tese. Porém, testes iniciais sobre a transferência e comunicação de imagens utilizando um servidor e aplicativos Java foram desenvolvidos para avaliar o comportamento do sistema. Entre as principais contribuições deste trabalho encontra-se um novo método de extração de características de imagens chamado histograma métrico. Os histogramas métricos permitem comparar imagens de diferentes tamanhos e mapeadas em faixas de quantização diferentes (se a alteração de brilho for linear). O tempo de resposta às consultas por similaridade utilizando histogramas métricos é, em média, 5 vezes menor do que o tempo de resposta utilizando histogramas tradicionais. Para permitir a indexação das imagens utilizando a Slim-tree foi necessário desenvolver uma nova função de distância métrica. Tal função de distância utiliza a diferença entre as áreas das curvas do histograma métrico. A construção da árvore de indexação utilizando os histogramas métricos chega a ser 10 vezes mais rápida do que com os histogramas tradicionais. As inovações e aperfeiçoamentos oriundos deste trabalho estão sendo integrados ao mini-PACS. Este sistema vem sendo desenvolvido de forma conjunta entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GDBI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP e o Centro de Ciências de Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP.