Estágio realizado no INESC-Porto e orientado pelo Eng.º Pedro Miguel Carvalho / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major em Telecomunicações. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major de Telecomunicações). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado no INESC Porto e orientado pelo Eng.º Luís Filipe P. A. Teixeira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de Mestrado. Engenharia Biomédica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2007

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major telecomunicações). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3726_1.pdf: 1443309 bytes, checksum: cfa980862b0a133b735d2acbdaae2c89 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As imagens de radar de abertura sintetica (Synthetic Aperture Radar - SAR) são de grande significância em processamento de imagens. A principal dificuldade em se trabalhar com imagem SAR e a presença do ruído speckle. Por causa do ruido speckle, propor testes paramétricos para avaliar rugosidade no contexto de imagem SAR e muito problematico. Neste contexto, muitas versões de melhoramento (redução de viés por abordagens numérica e analitica, e versões robustas) de estimadores do parâmetro de rugosidade da familia G0 são considerados, mas poucos tem considerado tambem o parâmetro de escala . Esta dissertação propõe uma metodologia diferente de métodos clássicos assintoticos and bootstrap para tratar com esta questão. Através de oito estatísticas de teste baseada em medida de distãncia estocastica que envolve a medida generica (h;)-divergence proposta por Salicru et al. (1994); este trabalho avalia via experimento de Monte Carlo a homogeneidade, H0 : [1 1]t = [2 2]t, em imagens SAR com duas classes X G0 I (1; 1; L) e Y G0 I (2; 2; L)

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-07-05T20:54:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Pedro Augusto Lopes Barbosa.pdf: 7038786 bytes, checksum: fcf6649a519539449241602342cf1bd4 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-09T18:35:55Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Pedro Augusto Lopes Barbosa.pdf: 7038786 bytes, checksum: fcf6649a519539449241602342cf1bd4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-09T18:35:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Pedro Augusto Lopes Barbosa.pdf: 7038786 bytes, checksum: fcf6649a519539449241602342cf1bd4 (MD5) Previous issue date: 2014-09-10 / Biólogos cada vez mais necessitam de dados quantitativos para realizar suas pesquisas. Estes dados podem ser extraídos de imagens adquiridas através de técnicas de microscopia – e.g. microscopia eletrônica, microscopia confocal, etc. - e de técnicas de processamento de imagens e visão computacional. Uma das técnicas frequentemente utilizadas é a segmentação de imagens, uma tarefa que consiste em particionar a imagem em regiões que representam ou compõem os objetos de interesse. Por exemplo, detectar células cancerosas particionando a imagem entre regiões de célula e regiões que não são células; em seguida, outra etapa de processamento é necessária para, baseada nos dados quantitativos obtidos a partir da segmentação, identificar quais das células são cancerosas. Dado que, historicamente, na maioria dos casos não sabemos como elaborar algoritmos de segmentação suficientemente eficazes para realizar o processamento de imagens de maneira ótima, este trabalho propõe uma plataforma web que alia esforços de computadores e usuários para a obtenção dos resultados desejados. O sistema deve ser eficiente, escalável para centenas de usuários, de fácil interpretação para usuários com diferentes níveis de educação e que possa gerar bons resultados de maneira semiautomática. A combinação de segmentações é uma etapa de crucial importância de todo o processo de segmentação colaborativa. É nesta etapa em que as várias segmentações de diferentes usuários são combinadas para obter um resultado final com a menor quantidade de erros possível. A ideia fundamental é que o erro cometido por cada usuário, individualmente, seja compensado pelos acertos dos outros usuários. Para tanto, este trabalho apresenta uma técnica de combinação de segmentações baseada no algoritmo de Distance Transform e binarização de Otsu. Os resultados obtidos neste trabalho mostram que a resolução de problemas de processamento de imagem de maneira colaborativa é um caminho promissor. Além disto, a técnica de combinação de segmentações apresentada possui desempenho satisfatório e tempo de execução comparável ao voto majoritário. / Biologists increasingly require more quantitative data for their researches purposes. These data can be extracted from images acquired through microscopy techniques - e.g. electron microscopy, confocal microscopy, etc. - and computer vision and image processing techniques. Image segmentation is often used for this purpose. It is an image processing technique which aims to partition the image into regions that represent objects of interest. For example, image segmentation could be used to detect cancer cells by partitioning a medical image in regions corresponding to cells. And based on the quantitative data obtained from the segmentation step a further processing step would classify these cell regions as being a cancer cell or not. In the most of the cases we do not know how to elaborate segmentation algorithms efficient enough to achieve an optimal segmentation, this work proposes a web platform where users and computers work together to achieve the desired results. The system may be efficient, scalable to hundreds of users, easy to use for users of different levels of education and has to be able to generate good results in a semiautomatic way. The segmentation merge is one of the most important step for the whole collaborative segmentation system. At this stage the segmentation made by each user is merged into a resultant segmentation which may have a minimal amount of error. The fundamental idea is that the error committed by each user individually is balanced with the success of another users. Then, this work presents a new segmentation merge technique based on Distance Transform and Otsu thresholding. This work has shown that the resolution of image processing problems collaboratively is a promising approach. Furthermore, the segmentation merge technique presented has shown satisfactory performance and execution time comparable to the majority vote execution time.

A distribuição da energia espacial do feixe de laser é de grande importância para a eficiência em tratamentos dermatológicos. Os métodos existentes para a calibração do feixe podem ser realizados por meio de equipamentos óticos ou por materiais fotossensíveis. Este trabalho apresenta uma metodologia que pode ser descrita por quatro fases. Na primeira, foi obtido o polímero poliacetal, material que foi responsável por registrar o perfil transversal do feixe de laser (Nd:YAG 1064 nm). Na segunda fase os valores referenciais dos parâmetros do feixe foram extraídos por meio do método knife edge. Posteriormente, as técnicas de processamento de imagem foram aplicadas sendo responsáveis pela extração de características do feixe registradas no polímero. Como resultados, determinaram-se os seguintes parâmetros: área do feixe, circularidade, perfil da borda, assinatura, diâmetros, divergência e cintura do feixe. Na última fase o feixe foi classificado em calibrado e descalibrado por meio da Rede Neural Artificial (RNA) Multilayer Perceptron (MLP), que apresentou 88,5% de taxa de acertos. Outro parâmetro utilizado para a calibração foi a circularidade, onde adotou-se o valor limiar de 0,85 para decisão entre feixes calibrados e feixes descalibrados. Frente aos resultados obtidos, considera-se bem sucedida a proposta para a inspeção de qualidade de feixe laser para aplicação dermatológica, apresentando-se como um método de calibração alternativo com maior precisão quando comparado a análises por meio da visualização humana. / The spatial distribution of laser beam energy is of great importance to the efficiency of dermatologic treatments. The existing methods beam calibration can be performed with optical equipment or photosensitive materials. This paper presents a methodology which can be described by four phases. At first it was obtained polyacetal polymer, a material that was responsible for registering the transverse profile of the laser beam (Nd:YAG 1064 nm). In the second phase, the reference values of the beam parameters were extracted using the knife edge method. Subsequently, the image processing techniques were applied being responsible for extracting features of the beam recorded in the polymer. As a result, we determined the following parameters: beam area, circularity, the edge profile, signature, diameter, divergence and beam waist. In the last phase the beam was classified calibrated and uncalibrated with Artificial Neural Network (ANN) Multilayer Perceptron (MLP), which showed 88.5% hit ratio. Another parameter used for calibration was the circularity, where we adopted the threshold value of 0.85 for decision between calibrated and uncalibrated beams. Given our results, it is considered a successful proposal for the quality inspection of laser beam for dermatological application, presenting itself as an alternative method of calibration with greater precision when compared to analyzes by human viewing.

Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional para a visualização de volumes anatômicos em procedimentos de morfometria de estruturas cerebrais, visando o auxílio computadorizado ao diagnóstico e avaliação clínica da epilepsia do lobo temporal. As estruturas de interesse são segmentadas manualmente corte a corte produzindo volumes que são segmentados de forma que os cortes estejam paralelos em x e y sendo isotrópicos em z. A visualização volumétrica é realizada utilizando o algoritmo Marching Cubes capaz de gerar polígonos para aproximar as superfícies do modelo gerando um volume 3D de alta resolução. O algoritmo oferece uma interface ao usuário para que ele interaja com os volumes reconstruídos a fim de detectar assimetrias laterais ou variações significativas em relação a padrões populacionais pré-estabelecidos ou em relação a volumes de exames anteriores.