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Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na webCarro, Silvio Antonio January 2003 (has links)
Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.
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Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na webCarro, Silvio Antonio January 2003 (has links)
Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.
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Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na webCarro, Silvio Antonio January 2003 (has links)
Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.
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Visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodaisManssour, Isabel Harb January 2002 (has links)
Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.
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Visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodaisManssour, Isabel Harb January 2002 (has links)
Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.
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Visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodaisManssour, Isabel Harb January 2002 (has links)
Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.
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The mechanochemical basis of pattern formation / A base mecanoquimica da formação de padrõesMalheiros, Marcelo de Gomensoro January 2017 (has links)
Esta tese de doutorado descreve um novo modelo para o acoplamento de difusão química contínua e eventos celulares discretos dentro de um ambiente de simulação biologicamente inspirado. Nosso objetivo é definir e explorar um conjunto minimalista de recursos que também são expressivos, permitindo a criação de padrões 2D complexos usando apenas poucas regras. Por não nos restringirmos a uma grade estática ou regular, mostramos que muitos fenômenos diferentes podem ser simulados, como sistemas tradicionais de reação-difusão, autômatos celulares e padrões de pigmentação de seres vivos. Em particular, demonstramos que a adição de saturação química aumenta significativamente a gama de padrões simulados usando reação-difusão, incluindo padrões que não eram possíveis anteriormente. Nossos resultados sugerem um possível modelo universal que pode integrar abordagens de formação de padrões anteriores, fornecendo nova base para experimentação e texturas de aparência realista para uso geral em Computação Gráfica. / This doctoral thesis describes a novel model for coupling continuous chemical diffusion and discrete cellular events inside a biologically inspired simulation environment. Our goal is to define and explore a minimalist set of features that are also expressive, enabling the creation of complex 2D patterns using just a few rules. By not being constrained into a static or regular grid, we show that many different phenomena can be simulated, such as traditional reaction-diffusion systems, cellular automata, and pigmentation patterns from living beings. In particular, we demonstrate that adding chemical saturation increases significantly the range of simulated patterns using reaction-diffusion, including patterns not possible before. Our results suggest a possible universal model that can integrate previous pattern formation approaches, providing new ground for experimentation and realistic-looking textures for general use in Computer Graphics.
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A procedural model for snake skin texture generationPinheiro, Jefferson Magalhães January 2017 (has links)
Existem milhares de espécies de serpentes no mundo, muitas com padrões distintos e intricados. Esta diversidade se torna um problema para usuários que precisam criar texturas de pele de serpente para aplicar em modelos 3D, pois a dificuldade em criar estes padrões complexos é considerável. Nós primeiramente propomos uma categorização de padrões de pele de serpentes levando em conta suas características visuais. Então apresentamos um modelo procedural capaz de sintetizar uma vasta gama de textura de padrões de pele de serpentes. O modelo usa processamento de imagem simples (tal como sintetizar bolinhas e listras) bem como autômatos celulares e geradores de ruído para criar texturas realistas para usar em renderizadores modernos. Nossos resultados mostram boa similaridade visual com pele de serpentes reais. As texturas resultantes podem ser usadas não apenas em computação gráfica, mas também em educação sobre serpentes e suas características visuais. Nós também realizamos testes com usuários para avaliar a usabilidade de nossa ferramenta. O escore da Escala de Usabilidade do Sistema foi de 85:8, sugerindo uma ferramenta de texturização altamente efetiva. / There are thousands of snake species in the world, many with intricate and distinct skin patterns. This diversity becomes a problem for users who need to create snake skin textures to apply on 3D models, as the difficulty for creating such complex patterns is considerable. We first propose a categorization of snake skin patterns considering their visual characteristics. We then present a procedural model capable of synthesizing a wide range of texture skin patterns from snakes. The model uses simple image processing (such as synthesizing spots and stripes) as well as cellular automata and noise generators to create realistic textures for use in a modern renderer. Our results show good visual similarity with real skin found in snakes. The resulting textures can be used not only for computer graphics texturing, but also in education about snakes and their visual characteristics. We have also performed a user study to assess the usability of our tool. The score from the System Usability Scale was 85:8, suggesting a highly effective texturing tool.
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Medical image analysis based on mobile and virtual reality interfaces / Análise de imagens médicas baseada em interfaces móveis e de realidade virtualVenson, José Eduardo January 2017 (has links)
A radiologia é especialidade médica mais informatizada, graças a difusão de protocolos e a digitalização dos processos. Com os avanços da tecnologia, o diagnóstico por imagens se mantém em constante evolução e tais mudanças nunca tiveram tanta repercussão sobre o trabalho dor profissionais de saúde como agora. Nosso desafio enquanto pesquisadores de computação é propor abordagens que facilitem o trabalho médico, instigue a colaboração e, por fim, como objetivo mais audacioso, melhore os cuidados à saúde das pessoas. Nesse contexto, esta dissertação investiga a inserção de interfaces alternativas para análise de imagens médicas diagnósticas. Ela está organizada em duas áreas principais, a primeira diz respeito ao diagnóstico móvel, desde o desenvolvimento de ferramentas que permitam o acesso a imagens digitais em ambientes com recursos limitados, até a avaliação do diagnóstico realizado nesses ambientes comparado a dispositivos tradicionais (workstations radiológicas). A segunda etapa está relacionada a visualização avançada de exames volumétricos, nesse caso investigamos a capacidade diagnóstica de visualizar em realidade virtual, bem como a qualidade das reconstruções nesse ambiente, usabilidade e desconfortos dos usuários. Toda a experimentação e desenvolvimento foi realizada sobre sistemas profissionais e validados por médicos especialistas em imagens diagnósticas. As principais contribuições referentes a aplicações móveis são técnicas para acesso eficiente a imagens médicas em ambientes com recursos limitados, como tablets e smartphones, um estudo do comportamento típico de médicos radiologistas ao utilizarem um visualizador móvel e as respectivas avaliações de usabilidade dessa aplicação. Para o diagnóstico móvel, destaca-se a alta taxa de acerto para avaliação de exames de tomografia computadorizada (TC), ressonância magnética (RM) e radiografias, quando comparado a computadores desktop. Além disso, resultados obtidos na visualização de imagens médicas em realidade virtual mostraram uma alta taxa de acerto na identificação de fraturas expostas (para imagens 3D de TC). A percepção dos radiologistas após utilizar a aplicação imersiva trouxe indicativos de quais áreas da medicina a realidade virtual pode trazer reais benefícios, como no planejamento de cirurgias, visualização de fraturas complexas, distração de pacientes em procedimentos dolorosos, entre outros. À luz dos resultados apresentados, verifica-se o potencial dos dispositivos móveis para avaliação de imagens diagnósticas, principalmente em casos de emergência, sendo fundamental para agilidade no cuidado à saúde de pacientes. A realidade virtual na radiologia tem o potencial de revolucionar as interfaces para manipulação de dados clínicos, criando uma novo paradigma de interpretação em imagens médicas diagnósticas. / Radiology is considered the most digital medical specialty because of the diffusion of protocols and the digitization of processes. With fast technological advances, the imagingbased diagnosis remains in constant evolution and such changes have never had as much repercussion on the health workers as today. Our challenge as computer scientists is to propose new approaches that facilitate medical work, instigate collaboration and, finally, as the most audacious goal, improve people’s healthcare. In such context, this thesis investigates the use of alternative interfaces for medical images analysis. Our research is organized in two main areas. The first one concerns mobile diagnosis, from the development of tools that allow access to medical images in computation environments with limited resources, to the evaluation of the diagnosis performed in these environments when compared to traditional devices (radiological workstations). The second stage is related to advanced approaches to visualize volumetric exams. In this case, we investigate the diagnostic capability of visualizing in virtual reality, as well as the quality of the reconstructions provided in such environments, usability and user discomforts. All the experimentation and development were carried out on professional systems and validated by specialists in diagnostic imaging. Techniques for efficient medical images access in environments with limited resources, such as tablets and smartphones, are the main contributions regarding mobile applications. This also includes a study of the typical behavior of radiologist physicians when using a mobile viewer and the respective usability evaluations of that application. For the mobile diagnosis, the high accuracy rate for the evaluation of computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI) and radiography when compared to desktop computers, stands out. In addition, results obtained in the virtual reality visualization showed a highly accurate rate for the identification of superficial fractures (in 3D CT studies). The radiologists perception after using the immersive application has brought indications of what areas in medicine virtual reality can bring real benefits. Examples include surgeries planning, visualization of complex fractures and distraction of patients in painful procedures, among others. In light of the presented results, the potential of the mobile devices for the evaluation of diagnostic images, mainly in cases of emergency, being fundamental for agility in the patients health care is noticeable. Virtual reality in radiology has the potential to revolutionize the interfaces for manipulation of clinical data, creating a new paradigm of interpretation in diagnostic medical images.
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Detecção e qualificação de lesões melanocíticas através de evidências locais e de contexto / Detection and qualification of melanocytic lesions using local and context evidencesBernart, Eliezer Emanuel January 2016 (has links)
Neste trabalho, um novo método não-supervisionado para segmentação de lesões melanocíticas em imagens macroscópicas é proposto levando em consideração regiões suspeitas, e também uma nova abordagem para classificação de lesões que faz uso de evidências locais e de contexto para estimar um índice de probabilidade para malignidade em cada lesão. O método proposto realiza a segmentação das imagens em três tipos de regiões disjuntas: ‘pele saudável’, ‘região de incerteza’ e ‘lesão’. Regiões de incerteza são refinadas através da utilização de feições estocásticas também de forma não-supervisionada, resultando em uma máscara binária que discrimina a pele da lesão. As máscaras obtidas apresentam um erro XOR comparável aos métodos estado da arte. A imagem é segmentada utilizando um algoritmo de superpixels e as sub-regiões que intersectam a máscara obtida são categorizadas como evidências locais. Estas evidências são representadas por uma descrição especializada que explora as características como cor e textura. Estas sub-regiões são então associadas à evidências de contexto definidas pela borda da lesão de onde foram extraídas e classificadas de forma independente através de uma abordagem supervisionada. Com o resultado da classificação destas evidências é possível obter um indicador probabilístico para malignidade associado a cada lesão, e levando em consideração um valor de tolerância é possível identificar lesões malignas em potencial. Os resultados obtidos com o método proposto são promissores e apresentam maior acurácia do que os métodos existentes na literatura apesar do erro XOR da segmentação das lesões ser maior, o que tende a confirmar o potencial do método proposto para discriminar lesões melanocíticas benignas e malignas. / In this work, a novel unsupervised method for melanocytic macroscopic image segmentation is proposed considering suspicious regions, and also a novel approach for lesion classification using local and context evidence to estimate a probabilistic index of malignity or benignity in each lesion. The proposed method segment the macroscopic images in three types of disjoint regions: ‘healthy skin’, ‘suspicious region’ and ‘lesion’. Suspicious areas are refined using stochastic texture features also in an unsupervised approach, resulting in a binary mask discriminating skin and lesion. The resulting masks present an XOR error similar to other state-of-art methods. In the next step, the image is segmented using a superpixels algorithm and subregions that intersect the obtained mask categorized as local evidence. A specialized representation describes color and texture information present in the local evidence region. The border of the segmented skin lesion defines the context evidence and using a supervised approach, local and context evidence are combined and classified independently. With the evidence classification results is possible to obtain a probabilistic index of malignity and benignity associated to each lesion, and considering a tolerance value is possible to identify potential malignant lesions. The results achieved with the proposed method are promissing and present greater accuracy than other techniques in the literature, even with a greater XOR error in segmentation step, confirming the proposed method’s potential to discriminate benignant and malignant melanocytic lesions.
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