A histopatologia é considerada um dos recursos diagnósticos mais importantes na prática médica e caracteriza-se pelo estudo das alterações estruturais e morfológicas das células e dos tecidos causadas por doenças. Atualmente, o principal método utilizado no diagnóstico histopatológico de imagens microscópicas, obtidas por meio de amostras em exames convencionais, é a avaliação visual do patologista, a qual se baseia na experiência do mesmo. O uso de técnicas de processamento computacional de imagens possibilita a identificação de elementos estruturais e a determinação de características inerentes, subsidiando o estudo da organização estrutural das células e de suas variações patológicas. A utilização de métodos computacionais no auxílio ao diagnóstico visa diminuir a subjetividade do processo de avaliação e classificação realizado pelo médico. Diferentes características dos tecidos podem ser mapeadas por meio de métricas específicas que poderão ser utilizadas em sistemas de reconhecimento de padrões. Dentro desta perspectiva, o objetivo geral deste trabalho inclui a proposta, a implementação e a avaliação de um método para a identificação e a análise de estruturas histológicas, a ser utilizado para a análise de lesões neoplásicas do colo do útero (NICs) a partir de amostras histopatológicas. Este trabalho foi desenvolvido em colaboração com uma equipe de patologistas, especialistas do domínio. As imagens microscópicas digitalizadas foram adquiridas a partir de lâminas previamente fixadas, contendo amostras de biópsias. Para segmentação dos núcleos celulares, foi implementado um pipeline de operadores morfológicos. Métodos de segmentação baseados em cor também foram testados e comparados à abordagem morfológica. Foi proposta e implementada uma abordagem baseada em camadas para representação do tecido, adotando-se a Triangulação de Delaunay (TD) como modelo de grafo de vizinhança. A TD apresenta algumas propriedades particulares que permitem a extração de métricas específicas. Foram utilizados algoritmos de agrupamento e morfologia de grafos, adotando-se critérios de semelhança e relações de adjacência entre os triângulos da rede, a fim de se obter a fronteira entre as camadas histológicas do tecido epitelial de forma automática. As seguintes métricas foram extraídas dos agrupamentos resultantes: grau médio, entropia e taxa de ocupação dos triângulos da rede. Finalmente, foi projetado um classificador estatístico levando-se em consideração os diferentes agrupamentos que poderiam ser obtidos a partir das imagens de treinamento. Valores de acurácia, sensitividade e especificidade foram utilizadas para avaliação dos resultados obtidos. Foi implementada validação cruzada em todos os experimentos realizados e foi utilizado um total de 116 imagens. Primeiro, foi avaliado a acurácia da metodologia proposta na determinação correta da presença de anomalia no tecido, para isto, todas as imagens que apresentavam NICs foram agrupadas em uma mesma classe. A maior taxa de acurácia obtida neste experimento foi de 88%. Em uma segunda etapa, foram realizadas avaliações entre as seguintes classes: Normal e NIC-I; NIC-I e NIC-II, e, NIC-II e NIC-III, obtendo-se taxas de acurácia máximas de 73%, 77% e 86%, respectivamente. Além disso, foi verificada também, a acurácia na discriminação entre os três tipos de NICs e regiões normais, obtendo-se acurácia de 64%. As taxas de ocupação relativas aos agrupamentos representativos das camadas basais e superficiais, foram os atributos que levaram às maiores taxas de acurácia. Os resultados obtidos permitem verificar a adequação do método proposto na representação e análise do processo de evolução das NICs no tecido epitelial do colo uterino. / Histopathology is considered one of the most important diagnostic tools in medical routine and is characterized by the study of structural and morphological changes of the cells in biological tissues caused by diseases. Currently, the visual assessment of the pathologist is the main method used in the histopathological diagnosis of microscopic images obtained from biopsy samples. This diagnosis is usually based on the experience of the pathologist. The use of computational techniques in the processing of these images allows the identification of structural elements and the determination of inherent characteristics, supporting the study of the structural organization of tissues and their pathological changes. Also, the use of computational methods to improve diagnosis aims to reduce the subjectivity of the evaluation made by the physician. Besides, different tissue characteristics can be mapped through specific metrics that can be used in pattern recognition systems. Within this perspective, the overall objective of this work includes the proposal, the implementation and the evaluation of a methodology for the identification and analysis of histological structures. This methodology includes the specification of a method for the analysis of cervical intraepithelial neoplasias (CINs) from histopathological samples. This work was developed in collaboration with a team of pathologists. Microscopic images were acquired from blades previously stained, containing samples of biopsy examinations. For the segmentation of cell nuclei, a pipeline of morphological operators were implemented. Segmentation techniques based on color were also tested and compared to the morphological approach. For the representation of the tissue architecture an approach based on the tissue layers was proposed and implemented adopting the Delaunay Triangulation (DT) as neighborhood graph. The DT has some special properties that allow the extraction of specific metrics. Clustering algorithms and graph morphology were used in order to automatically obtain the boundary between the histological layers of the epithelial tissue. For this purpose, similarity criteria and adjacency relations between the triangles of the network were explored. The following metrics were extracted from the resulting clusters: mean degree, entropy and the occupation rate of the clusters. Finally, a statistical classifier was designed taking into account the different combinations of clusters that could be obtained from the training process. Values of accuracy, sensitivity and specificity were used to evaluate the results. All the experiments were taken in a cross-validation process (5-fold) and a total of 116 images were used. First, it was evaluated the accuracy in determining the correct presence of abnormalities in the tissue. For this, all images presenting CINs were grouped in the same class. The highest accuracy rate obtained for this evaluation was 88%. In a second step, the discrimination between the following classes were analyzed: Normal/CIN 1; CIN 1/CIN 2, and, CIN 2/CIN 3, which represents the histological grading of the CINs. In a similar way, the highest accuracy rates obtained were 73%, 77% and 86%, respectively. In addition, it was also calculated the accuracy rate in discriminating between the four classes analyzed in this work: the three types of CINs and the normal region. In this last case, it was obtained a rate of 64%.The occupation rate for the basal and superficial layers were the attributes that led to the highest accuracy rates. The results obtained shows the adequacy of the proposed method in the representation and classification of the CINs evolution in the cervical epithelial tissue.

A possibilidade de armazenamento de imagens no formato digital favoreceu a evolução de diversos ramos de atividades, especialmente as áreas de pesquisa e clínica médica. Ao mesmo tempo, o volume crescente de imagens armazenadas deu origem a um problema de relevância e complexidade consideráveis: a Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, que, em outras palavras, diz respeito à capacidade de um sistema de armazenamento processar operações de consulta de imagens a partir de características visuais, extraídas automaticamente por meio de métodos computacionais. Das principais questões que constituem este problema, amplamente conhecido pelo termo CBIR - Content-Based Image Retrieval, fazem parte as seguintes: Como interpretar ou representar matematicamente o conteúdo de uma imagem? Quais medidas que podem caracterizar adequadamente este conteúdo? Como recuperar imagens de um grande repositório utilizando o conteúdo extraído? Como estabelecer um critério matemático de similaridade entre estas imagens? O trabalho desenvolvido e apresentado nesta tese busca, exatamente, responder perguntas deste tipo, especialmente para os domínios de imagens médicas e da biologia genética, onde a demanda por sistemas computacionais que incorporam técnicas CBIR é consideravelmente alta por diversos motivos. Motivos que vão desde a necessidade de se buscar informação visual que estava até então inacessível pela falta de anotações textuais, até o interesse em poder contar com auxílio computacional confiável para a importante tarefa de diagnóstico clínico. Neste trabalho são propostos métodos e soluções inovadoras para o problema de segmentação e extração de características de imagens médicas e imagens de padrões espaciais de expressão genética. A segmentação é o processo de delimitação automático de regiões de interesse da imagem que possibilita uma caracterização bem mais coerente do conteúdo visual, comparado com as tradicionais técnicas de caracterização global e direta da imagem. Partindo desta idéia, as técnicas de extração de características desenvolvidas neste trabalho empregam métodos adaptativos de segmentação de imagens e alcançam resultados excelentes na tarefa de recuperação baseada em conteúdo / Storing images in digital format has supported the evolution of several branches of activities, specially the research area and medical clinic. At the same time, the increasing volume of stored images has originated a topic of considerable relevance and complexity: the Content- Based Imagem Retrieval, which, in other works, is related to the ability of a computational system in processing image queries based on visual features automatically extracted by computational methods. Among the main questions that constitute this issue, widely known as CBIR, are these: How to mathematically express image content? What measures can suitably characterize this content? How to retrieve images from a large dataset employing the extracted content? How to establish a mathematical criterion of similarity among the imagens? The work developed and presented in this thesis aims at answering questions like those, especially for the medical images domain and genetical biology, where the demand for computational systems that embody CBIR techniques is considerably high for several reasons. Reasons that range from the need for retrieving visual information that was until then inaccessible due to the lack of textual annotations, until the interest in having liable computational support for the important task of clinical diagnosis. In this work are proposed innovative methods and solutions for the problem of image segmentation and feature extraction of medical images and images of gene expression patterns. Segmentation is the process that enables a more coherent representation of image?s visual content than that provided by traditional methods of global and direct representation. Grounded in such idea, the feature extraction techniques developed in this work employ adaptive image segmentation methods, and achieve excellent results on the task of Content-Based Image Retrieval

A medida de similaridade é parte fundamental no corregistro de imagens, guiando todo seu processo. Neste estudo foi feita a comparação entre diferentes métricas de similaridade no contexto do corregistro não rígido (ou elástico) de imagens médicas. Como as imagens cardíacas representam as mais desaadoras situações em corregistro de imagens médicas, foram utilizadas para teste imagens de ressonância magnética nuclear e imagens de ultrasom cardíaco com contraste. 10 métricas de similaridades diferentes foram comparadas extensivamente, quanto ao seu desempenho para o corregistro não rígido: a soma do quadrado das diferenças (SQD), correlação cruzada (CC), correlação cruzada normalizada (CCN), informação mútua (IM), entropia da diferença (ED), variância da diferença (VD), energia (EN), campo de gradiente normalizado (CGN), medida pontual de informação mútua (MPIM), medida pontual de entropia da diferença (MPED). As métricas baseadas em entropias de informação, IM, ED, foram generalizadas em termos da entropia de Tsallis e avaliadas em seu parâmetro q. Os resultados apresentados mostram a eciência das métricas estudadas para diferentes parâmetros, como dimensão da região de comparação entre as imagens, dimensão da região de busca por similaridade, número de tons de cinza das imagens e parâmetro entrópico. Estes achados podem ser úteis para a construção de denições apropriadas para o corregistro não-rígido, utilizado no corregistro de imagens médicas complexas. / The similarity measurement plays a key role in images registration, driving the whole process of registration. In this study a comparison was made between dierent metrics of similarity in the context of non-rigid registration in medical images. As cardiac images represent the most challenging situation in medical image registration, it has been used as test heart magnetic resonance imaging (MRI) and cardiac ultrasound contrast images. In this work ten different similarity metrics have been compared extensively, as well its performance for the non-rigid registration process: the sum of the squared differences (SQD), cross- correlation (CC), normalized cross correlation (CCN), mutual information (IM), the entropy difference (ED), variance of the difference (VD), energy (EN), eld of normalized gradient (CGN), point measure of mutual information (MPIM), point measure of entropy differences (MPED). Metrics based on information entropies, IM, ED were eneralized in terms of Tsallis entropy and evaluated in its parameter q. The presented results show the effectiveness of the studied metrics for different parameters such as similarity window search size, similarity region search size, image maximum gray level, and entropic parameter. These nding can be helpful to construct appropriate non-rigid registration settings for complex medical image registration.

A possibilidade de recuperar e comparar imagens usando as suas características visuais intrínsecas é um recurso valioso para responder a consultas por similaridade em imagens médicas. Desse modo, a agregação desses recursos aos Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) vêm potencializar a utilidade e importância destes no contexto de atividades tais como ensino e treinamento de novos radiologistas, estudos de casos e auxílio ao diagnóstico de forma geral, uma vez que as consultas por similaridade permitem que casos parecidos possam ser facilmente recuperados. O trabalho apresentado nesta tese possui duas vertentes. Primeiro, ele apresenta novos métodos de extração e de características, com o objetivo de obter a essência das imagens, considerando um critério específico. Os atributos obtidos pelos algoritmos de extração são armazenados em vetores de características para posteriormente serem utilizados para indexar e recuperar as imagens baseando-se em seu conteúdo, para responder a consultas por similaridade. Há uma relação próxima entre os vetores de características e as funções de distância utilizadas para compará-los. Assim, a segunda parte deste trabalho trata da proposta, análise e comparação de novas famílias de funções de distância. As funções de distância propostas têm por objetivo tratar o problema do gap semântico, o qual representa o principal obstáculo das funções de distância tradicionais, derivadas da família Lp, quando processam consultas por similaridade. As principais contribuições desta tese incluem o desenvolvimento de novos métodos de extração e comparação de características de imagens, que operam sobre os três principais descritores de baixo nível de imagens: distribuição de cor, textura e forma. Os experimentos realizados mostraram que os ganhos em precisão são maiores para os métodos propostos, quando comparados com algoritmos tradicionais. No que diz respeito às famílias de funções de distância propostas (WAID e SAID), pelos resultados iniciais obtidos, podemos afirmar que eles são bastante promissores no sentido de se aproximarem da expectativa do usuário, no momento de comparar imagens. Os resultados obtidos com esse trabalho podem ser futuramente integrados aos PACS. Particularmente, pretendemos acrescentar novos algoritmos e métodos ao cbPACS, que consiste em um sistema PACS em construção, desenvolvido em uma colaboração entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBDI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP e o Centro de Ciências da Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP / The ability of retrieving and comparing images using their inherent pictorial information is a valuable asset to answer similarity queries over medical images. Thus, having such resources added in Picture Archiving and Communication Systems (PACS) increase their applicability and importance in the context of teaching and training new radiologists on diagnosing, since that similar cases can be easily retrieved. Similarity queries also play an important role on gathering close images, what allows to perform case studies, as well as to aid on diagnosing. The work presented in this thesis is twofold. First, it presents new feature extraction techniques, which aim at obtaining the essence of the images regarding a given criteria. The features obtained by the algorithms are stored in feature vectors and employed to index and retrieve the images by content, in order to answer similarity queries. There is a close relationship among feature vectors and the distance function employed to compare them. Thus, the second, part of this work concerns the comparison, analysis and proposal of new families of distance functions to compare the features extracted from the images. The distance functions proposed intend to deal with the semantic gap problem, which is the main drawback of the traditional distance functions derived from the Lp metrics when processing similarity queries. The main contributions of this thesis include the development of new image feature extractors that works on the three aspects of raw image data (color distribution, texture and shape). The experiments have shown that the gain in precision are higher for all the feature extractors proposed, when comparing with the state-of-the-art algorithms. Regarding the two families of distance functions WAID and SAID proposed, by the initial experiments performed we can claim that they are very promising on preserving the user expectation when comparing images. The results provided by this work can be straightforwardly integrated to PACS. Particularly, we intend to add the new algorithms and methods to cbPACS, which is under joined development between the Image Data Base Group of Instituto de CiLncias Matemáticas e de Computaçno of USP and Centro de CiLncias de Imagens e Física Médica of Faculdade de Medicina de Ribeirno Preto of USP

Devido à variação na qualidade e ao ruído nas imagens médicas, a aplicação de técnicas tradicionais de segmentação é geralmente ineficiente. Nesse sentido, apresenta-se um novo algoritmo a partir de duas técnicas: o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF deformable contours) e a técnica de espaço de escalas utilizando o processo de difusão. Assim, foi realizada uma revisão bibliográfica dos modelos que trabalham com os contornos deformáveis, os quais foram classificados em modelos paramétricos e geométricos. Entre os modelos paramétricos foi escolhido o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF). Esta aproximação oferece precisão na representação de estruturas biológicas não observada em outros modelos. Desta forma, o algoritmo apresentado mapeia as bordas (edge map) e aperfeiçoa a condução da deformação utilizando uma técnica baseada em operações recursivas. Com este cálculo apoiado no comportamento de espaço de escalas, obtem-se a localização e correção de sub-regiões do edge map que perturbam a deformação. Por outro lado, é incorporada uma nova característica que permite ao algoritmo realizar atividades de classificação. O algoritmo consegue determinar a presença ou ausência de um objeto de interesse utilizando um valor mínimo de deformação. O algoritmo é validado através do tratamento de imagens sintéticas e médicas comparando os resultados com os obtidos no modelo tradicional de contornos deformáveis GVF. / Due to the variation of the quality and noise in medical images, the classic image segmentation techniques are usually ineffective. In this work, we present a new algorithm that is composed of two techniques: the gradient vector flow deformable contours (GVF) and the scale-space technique using a diffusion process. A bibliographical revision of the models that work with deformable contours was accomplished, they were classified in parametric and geometric models. Among the parametric models the gradient vector flow deformable contours (GVF) was chosen. This approach offers precision in the representation of biological structures where other models does not. Thus, the algorithm improves the edge map to guide the deformation using recursive operations. With this estimation based on the behavior of the scale-space techniques it is realized, the localization and correction of sub-areas of the edge map that disturb the deformation. On the other hand, it was incorporated a new characteristic that allows the algorithm to accomplish classification activities. That is, the algorithm determines the presence or absence of a target object using a minimal deformation area. Our method was validated on both, simulated images and medical images making a comparison with the traditional GVF deformable contours.

O presente trabalho trata-se do desenvolvimento de um programa para de análise de imagens de topografia corneana de sistemas comerciais, para ser implementado no topógrafo corneano para Lâmpada de Fenda, em desenvolvimento no Laboratório de Instrumentação Oftálmica - EESC/USP e no Laboratório de Física Oftálmica - FMRP/USP. O programa foi desenvolvido em C++, utilizando a plataforma Windows, e fornece mapas axiais de topografia corneana. O programa foi testado em esferas de calibração e em olhos humanos, apresentando um fator de correlação de 0,9998 para as medidas em esferas e um erro inerente estimado em 3%. Os mapas de topografias axiais em olhos humanos foram comparados com os mapas gerados por sistemas comerciais e o padrão visual de forma e relevo estão em concordância. / This work is about a software for the analisys of corneal topography images provided by commercial available systems to be implemented in a corneal topographer for slit lamps under evelopment at Laboratório de Instrumentação Oftálmica . EESC/USP e no Laboratório de Física Oftálmica . FRMP/USP. The software was developed in Borland C++ Builder for Windows and provides the corneal topography axial maps. The software has been tested in calibration spheres and in human eyes, presenting a correlation factor of 0,9998 for the measurements performed in the spheres and an inherent error of 3%. The axial topographic maps form the exams performe in human eyes have been compared to the axial maps provided by the commercial available system and the visual pattern as well as the relief are in accordance.

O objetivo desse trabalho é apresentar as características de um Sistema de Apoio ao Diagnóstico em Sistema Hospitalar Suportando Busca por Imagens Similares, a ser desenvolvido e implantado no Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. A recuperação de imagens baseada no conteúdo é uma área de pesquisa que tem evoluído bastante nos últimos anos. Assim, um sistema de busca e obtenção de imagens, utilizando tal técnica, deve ser extensível aos novos algoritmos de extração de características e métodos de indexação. A extração de características de imagens, tais como informações de cor, textura, forma e o relacionamento entre elas são utilizadas para descrever o conteúdo das imagens. Essas características são então utilizadas para indexar e possibilitar a comparação de imagens no processo de recuperação. O sistema proposto utilizará um método de indexação de dados recém-desenvolvido – a Slim-tree – para indexar as características extraídas das imagens. Através desse método o Sistema de Apoio ao Diagnóstico possibilitará a consulta por conteúdo em imagens médicas. / This works presents the main characteristics of a diagnosis support system based on image similarity search for medical applications. This system was developed to be used in the Clinical Hospital of Ribeirao Preto of the University of Sao Paulo. The content-based image retrieval (CBIR) researching area has evolved greatly in the last years. Thus, a CBIR system should be able to incorporate the new techniques developed, such as, new feature extraction algorithms and indexing methods among others. Traditionally, the main features extracted from images to get the image essence are color, texture, shape and the relationship among them. Therefore, such features describe the images under analysis, and are used to index and to compare images during the content-based retrieval process. The proposed system takes advantage of a new metric access method - the Slim-tree, which allows the indexing and the retrieval of the images through their extracted features.

O desenvolvimento tecnológico proporciona uma melhoria na qualidade de vida devido à facilidade, rapidez e flexibilidade no acesso à informação. Na área biomédica, a tecnologia é reconhecidamente uma importante aliada, permitindo o rápido desenvolvimento de métodos e técnicas que auxiliam o profissional na atenção à saúde. Recentes avanços na análise computadorizada de imagens médicas contribuem para o diagnóstico precoce de uma série de doenças. Nesse trabalho é apresentada uma metodologia para o desenvolvimento de um sistema computacional para caracterização de padrões em imagens pulmonares, baseado em técnicas de redes neurais artificiais. No estudo, buscou-se verificar a utilização de redes neurais auto-organizáveis como ferramenta de extração de atributos e redução de dimensionalidade de imagens radiográficas de tórax, objetivando a caracterização de lesões intersticiais de pulmão. Para a redução de dimensionalidade e extração de atributos, implementou-se um algoritmo baseado nos mapas auto-organizáveis (SOM), com algumas variações, obtendo-se uma redução dos cerca de 3 milhões de pixels que compõe uma imagem, para 240 elementos. Para a classificação dos padrões, utilizou-se uma rede Perceptron multi-camadas (MLP), validada com a metodologia leave-one-out. Com uma base contendo 79 exemplos de padrão linear, 37 exemplos de padrão nodular, 30 exemplos de padrão misto, e 72 exemplos de padrão normal, o classificador obteve a média de 89,5% de acerto, sendo 100% de classificação correta para o padrão linear, 67,5% para o padrão nodular, 63,3% para o padrão misto, e 100% para o padrão normal. Os resultados obtidos comprovam a validade da metodologia. / The technological development provides an improvement in the quality of life due to easiness, speed and flexibility in the access to the information. In the biomedical area, the technology is admitted as an important allied, allowing the fast development of methods and techniques that assist the professional in the health care. Recent advances in the computerized analysis of medical images contribute for the precocious diagnosis of a series of diseases. In this work a methodology for the development of a computational system for characterization of patterns in pulmonary images, based in techniques of artificial neural networks is presented. In the study, has searched for the verification the use of self-organizing neural networks as a feature extraction and dimensionality reduction tool of chest radiographs, willing to characterize interstitial lung disease. For the dimensionality reduction and feature extraction, an algorithm based on Self-Organizing Maps (SOM) was implemented, with some variations, getting a reduction of about 3 million pixels that it composes an image, for 240 elements. For the pattern classification, a Multilayer Perceptron (MLP) was used, validated with the leave-one-out methodology. With a database containing 79 samples of linear pattern, 37 samples of nodular pattern, 30 samples of mixed pattern, and 72 samples of normal pattern, the classifier provided an average result of 89.5% of right classification, with 100% of right classification for linear pattern, 67.5% for nodular pattern, 63.3% for mixed pattern, and 100% for normal pattern. The results prove the validity of the methodology.

A histopatologia é considerada um dos recursos diagnósticos mais importantes na prática médica e caracteriza-se pelo estudo das alterações estruturais e morfológicas das células e dos tecidos causadas por doenças. Atualmente, o principal método utilizado no diagnóstico histopatológico de imagens microscópicas, obtidas por meio de amostras em exames convencionais, é a avaliação visual do patologista, a qual se baseia na experiência do mesmo. O uso de técnicas de processamento computacional de imagens possibilita a identificação de elementos estruturais e a determinação de características inerentes, subsidiando o estudo da organização estrutural das células e de suas variações patológicas. A utilização de métodos computacionais no auxílio ao diagnóstico visa diminuir a subjetividade do processo de avaliação e classificação realizado pelo médico. Diferentes características dos tecidos podem ser mapeadas por meio de métricas específicas que poderão ser utilizadas em sistemas de reconhecimento de padrões. Dentro desta perspectiva, o objetivo geral deste trabalho inclui a proposta, a implementação e a avaliação de um método para a identificação e a análise de estruturas histológicas, a ser utilizado para a análise de lesões neoplásicas do colo do útero (NICs) a partir de amostras histopatológicas. Este trabalho foi desenvolvido em colaboração com uma equipe de patologistas, especialistas do domínio. As imagens microscópicas digitalizadas foram adquiridas a partir de lâminas previamente fixadas, contendo amostras de biópsias. Para segmentação dos núcleos celulares, foi implementado um pipeline de operadores morfológicos. Métodos de segmentação baseados em cor também foram testados e comparados à abordagem morfológica. Foi proposta e implementada uma abordagem baseada em camadas para representação do tecido, adotando-se a Triangulação de Delaunay (TD) como modelo de grafo de vizinhança. A TD apresenta algumas propriedades particulares que permitem a extração de métricas específicas. Foram utilizados algoritmos de agrupamento e morfologia de grafos, adotando-se critérios de semelhança e relações de adjacência entre os triângulos da rede, a fim de se obter a fronteira entre as camadas histológicas do tecido epitelial de forma automática. As seguintes métricas foram extraídas dos agrupamentos resultantes: grau médio, entropia e taxa de ocupação dos triângulos da rede. Finalmente, foi projetado um classificador estatístico levando-se em consideração os diferentes agrupamentos que poderiam ser obtidos a partir das imagens de treinamento. Valores de acurácia, sensitividade e especificidade foram utilizadas para avaliação dos resultados obtidos. Foi implementada validação cruzada em todos os experimentos realizados e foi utilizado um total de 116 imagens. Primeiro, foi avaliado a acurácia da metodologia proposta na determinação correta da presença de anomalia no tecido, para isto, todas as imagens que apresentavam NICs foram agrupadas em uma mesma classe. A maior taxa de acurácia obtida neste experimento foi de 88%. Em uma segunda etapa, foram realizadas avaliações entre as seguintes classes: Normal e NIC-I; NIC-I e NIC-II, e, NIC-II e NIC-III, obtendo-se taxas de acurácia máximas de 73%, 77% e 86%, respectivamente. Além disso, foi verificada também, a acurácia na discriminação entre os três tipos de NICs e regiões normais, obtendo-se acurácia de 64%. As taxas de ocupação relativas aos agrupamentos representativos das camadas basais e superficiais, foram os atributos que levaram às maiores taxas de acurácia. Os resultados obtidos permitem verificar a adequação do método proposto na representação e análise do processo de evolução das NICs no tecido epitelial do colo uterino. / Histopathology is considered one of the most important diagnostic tools in medical routine and is characterized by the study of structural and morphological changes of the cells in biological tissues caused by diseases. Currently, the visual assessment of the pathologist is the main method used in the histopathological diagnosis of microscopic images obtained from biopsy samples. This diagnosis is usually based on the experience of the pathologist. The use of computational techniques in the processing of these images allows the identification of structural elements and the determination of inherent characteristics, supporting the study of the structural organization of tissues and their pathological changes. Also, the use of computational methods to improve diagnosis aims to reduce the subjectivity of the evaluation made by the physician. Besides, different tissue characteristics can be mapped through specific metrics that can be used in pattern recognition systems. Within this perspective, the overall objective of this work includes the proposal, the implementation and the evaluation of a methodology for the identification and analysis of histological structures. This methodology includes the specification of a method for the analysis of cervical intraepithelial neoplasias (CINs) from histopathological samples. This work was developed in collaboration with a team of pathologists. Microscopic images were acquired from blades previously stained, containing samples of biopsy examinations. For the segmentation of cell nuclei, a pipeline of morphological operators were implemented. Segmentation techniques based on color were also tested and compared to the morphological approach. For the representation of the tissue architecture an approach based on the tissue layers was proposed and implemented adopting the Delaunay Triangulation (DT) as neighborhood graph. The DT has some special properties that allow the extraction of specific metrics. Clustering algorithms and graph morphology were used in order to automatically obtain the boundary between the histological layers of the epithelial tissue. For this purpose, similarity criteria and adjacency relations between the triangles of the network were explored. The following metrics were extracted from the resulting clusters: mean degree, entropy and the occupation rate of the clusters. Finally, a statistical classifier was designed taking into account the different combinations of clusters that could be obtained from the training process. Values of accuracy, sensitivity and specificity were used to evaluate the results. All the experiments were taken in a cross-validation process (5-fold) and a total of 116 images were used. First, it was evaluated the accuracy in determining the correct presence of abnormalities in the tissue. For this, all images presenting CINs were grouped in the same class. The highest accuracy rate obtained for this evaluation was 88%. In a second step, the discrimination between the following classes were analyzed: Normal/CIN 1; CIN 1/CIN 2, and, CIN 2/CIN 3, which represents the histological grading of the CINs. In a similar way, the highest accuracy rates obtained were 73%, 77% and 86%, respectively. In addition, it was also calculated the accuracy rate in discriminating between the four classes analyzed in this work: the three types of CINs and the normal region. In this last case, it was obtained a rate of 64%.The occupation rate for the basal and superficial layers were the attributes that led to the highest accuracy rates. The results obtained shows the adequacy of the proposed method in the representation and classification of the CINs evolution in the cervical epithelial tissue.

A evolução dos dispositivos de armazenamento e das redes de computadores permitiram que os vídeos digitais assumissem um importante papel no desenvolvimento de sistemas de informação multimídia. Com a finalidade de aproveitar todo o potencial dos vídeos digitais no desenvolvimento desses sistemas, técnicas automatizadas eficientes para análise, interpretação e recuperação são necessárias. A recuperação de vídeos baseada em conteúdo (CBVR, do inglês content-based video retrieval) permite o processamento e a análise do conteúdo de vídeos digitais visando à extração de informações relevantes que viabilizem indexação e recuperação. Trabalhos científicos têm proposto a aplicação de CBVR em bases de vídeos médicos a fim de proporcionar diferentes contribuições como diagnóstico auxiliado por computador, suporte à tomada de decisão e disponibilização de bases de vídeos para utilização em treinamento e educação médica. Em geral, características visuais são as principais informações utilizadas no contexto de CBVR aplicada em vídeos médicos. No entanto, muitos diagnósticos são realizados por meio da análise dos sons produzidos em diferentes estruturas e órgãos do corpo humano. Um exemplo é o diagnóstico cardíaco que, além de exames de imagem como ecocardiografia e ressonância magnética, também pode empregar a análise dos sons provenientes do coração por meio da auscultação. O objetivo deste trabalho consistiu em aplicar e avaliar extratores de características de som em conjunto com extratores de características visuais para viabilizar CBVR e, então, inferir se a abordagem resultou em ganhos com relação ao desempenho de recuperação quando comparada à utilização apenas das características visuais. Vídeos médicos constituíram nosso principal interesse, porém o trabalho considerou também vídeos não relacionados à área médica para a validação da abordagem. Justifica-se o objetivo, pois a análise do som, visando a obter descritores relevantes para melhorar os resultados de recuperação, ainda é pouco explorada na literatura científica. Essa afirmação foi evidenciada com a condução de uma revisão sistemática sobre o tema. Dois conjuntos de experimentos foram conduzidos visando a validar a abordagem de CBVR mencionada. O primeiro conjunto de experimentos foi aplicado sobre uma base de vídeos sintetizados para validação da abordagem. Já o segundo, foi aplicado em uma base de vídeos construídos utilizando-se imagens provenientes de exames de ressonância magnética em conjunto com sons provenientes de auscultação do coração. Os resultados foram analisados utilizando-se as métricas de revocação e precisão, bem como o gráfico que as relaciona. Demonstrou-se que a abordagem é promissora por meio da melhora significativa dos resultados de recuperação nos diferentes cenários de combinação entre características visuais e sonoras experimentados / Advance of storage devices and computer networks has contributed to digital videos assume an important role in the development of multimedia information systems. In order to take advantage of the full potential of digital videos in the development of these systems, it is necessary the development of efficient techniques for automated data analysis, interpretation and retrieval. Content-based video retrieval (CBVR) allows processing and analysis of content in digital videos to extract relevant information and enable indexing and retrieval. Scientific studies have proposed the application of CBVR in medical video databases in order to provide different contributions like computer-aided diagnosis, decision-making support or availability of video databases for use in medical training and education. In general, visual characteristics are the main information used in the context of CBVR applied in medical videos. However, many diagnoses are performed by analysing the sounds produced in different structures and organs of the human body. An example is the cardiac diagnosis which, in addition to images generated by echocardiography and magnetic resonance imaging, for example, may also employ the analysis of sounds from the heart by means of auscultation. The objective of this work was evaluating combination between audio signal and visual features to enable CBVR and investigating how much this approach can improve retrieval results comparing to using only visual features. Medical videos are the main data of interest in this work, but video segments not related to the medical field were also used to validate the approach. The objectives of this work are justifiable because audio signal analysis, in order to get relevant descriptors to improve retrieval results, is still little explored in the scientific literature. This statement was evidenced by results of a systematic review. Two experiment sets were conducted to validate the CBVR approach described. The first experiment set was applied to a synthetic images database specially built to validate the approach, while the second experiment was applied to a database composed of digital videos created from magnetic resonance imaging and heart sounds from auscultation. Results were analyzed using the recall and precision metrics, as well as the graph which relates these metrics. Results showed that this approach is promising due the significantly improvement obtained in retrieval results to different scenarios of combination between visual and audio signal features