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Detecção automática de estruturas anatómicas em imagens digitais da retina

Cardoso, Filipe José Pinto de Lima January 2011 (has links)
Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010
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Multi-object tracking in video sequences

Pinheiro, Miguel Amável dos Santos January 2010 (has links)
Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010
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Detecção de mudanças no entorno de reservatórios a partir de série temporal de imagens orbitais / Change detection in the surrounding reservoirs from time series of satellite images

Caldeira, Carlos Rodrigo Tanajura [UNESP] 15 February 2016 (has links)
Submitted by Carlos Rodrigo Tanajura Caldeira null (caldeiracrt@gmail.com) on 2016-10-27T11:38:12Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Carlos_Caldeira_2016.pdf: 5274728 bytes, checksum: d84e1b35b90b970f07821893e3a468c9 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-11-01T15:48:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 caldeira_crt_me_prud.pdf: 5274728 bytes, checksum: d84e1b35b90b970f07821893e3a468c9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-01T15:48:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 caldeira_crt_me_prud.pdf: 5274728 bytes, checksum: d84e1b35b90b970f07821893e3a468c9 (MD5) Previous issue date: 2016-02-15 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Realizar detecções de mudanças de características da superfície da Terra é importante para a compreensão tanto da dinâmica dos fenômenos quanto para a previsão dos impactos, bem como para o apoio na tomada de decisões. Durante as últimas décadas foram desenvolvidas várias técnicas de detecção de mudanças a partir de imagens, dentre elas as baseadas em imagens de Sensoriamento Remoto. Em geral, a detecção de mudança envolve a utilização de um conjunto de dados multi-temporais, que permite a análise quantitativa do fenômeno de interesse. Uma aplicação de grande interesse destas técnicas é a detecção automática de mudanças no entorno de reservatórios, que podem ser utilizados como dados auxiliares em um sistema de monitoramento das áreas de interesse. Em um sistema desta natureza espera-se que as mudanças decorrentes da ação humana sejam detectadas, mesmo na presença de diferenças entre as cenas provenientes de mudanças nas condições atmosféricas, iluminação da cena, ângulos de visada do sensor, umidade do solo, dentre outros fatores. Considerando este contexto, este trabalho apresenta resultados da avaliação de uma abordagem de detecção de alterações baseada numa modificação aplicada à técnica RCEN (Radiometric Rotation Controlled by Nonchange axis). O método foi implementado e aplicado em um conjunto de imagens ortorretificadas obtidas pelo sistema orbital SPOT-6, tomadas em duas épocas distintas, sobre o reservatório de Canoas I, sob concessão da Duke Energy. Os resultados mostraram que o algoritmo baseado na técnica RCEN modificada mostrou-se eficiente para a detecção de mudanças de forma automática. / Perform change detection of Earth's surface features is important to understanding both the dynamics of the phenomena and for the prediction of impacts and to support decision-making. During the last decades were developed several change detection techniques from images, among them those based on remote sensing images. In general, the change detection involves the use of a set of multi-temporal data, which allows quantitative analysis of the phenomenon of interest. An application of great interest of these techniques is the automatic detection of changes in the vicinity of reservoirs, which can be used as auxiliary data in a monitoring system of the areas of interest. In such a system it is expected that the changes resulting from human activity are detected even if there are factors that cause differences between scenes, such as atmospheric conditions, scene lighting, sensor view point, soil moisture, among other factors. Considering this context, this paper presents the evaluation results of a change detection approach based on a modification applied to the RCEN technique (Radiometric Rotation Controlled by Nonchange axis). The method was implemented and applied to a set of orthorectified images obtained by orbital system SPOT-6, taken at two different times on the Canoas I reservoir, under concession from Duke Energy. The results showed that the algorithm based on modified RCEN technique was efficient to detect automatically changes.
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Detecção automática e análise temporal de slope streaks na superfície de Marte / Automatic detection and temporal fading quantification of slope streaks from Mars surface

Carvalho, Fernanda Puga Santos [UNESP] 31 March 2016 (has links)
Submitted by Fernanda Puga Santos null (ferpuga@gmail.com) on 2016-04-05T19:55:10Z No. of bitstreams: 1 Tese_FINAL.pdf: 3778155 bytes, checksum: 12218385281bca2455fe3172e45e514c (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-04-07T16:09:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carvalho_fps_dr_prud.pdf: 3778155 bytes, checksum: 12218385281bca2455fe3172e45e514c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-07T16:09:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carvalho_fps_dr_prud.pdf: 3778155 bytes, checksum: 12218385281bca2455fe3172e45e514c (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Slope streaks são rastros escuros que se estendem por declives íngremes na superfície de Marte. Estes rastros representam um dos poucos processos geológicos ativos na superfície deste planeta. Atualmente, muitos pesquisadores os têm estudado com a finalidade de descobrir sua natureza, a qual permanece controversa. Além disso, os slope streaks clareiam com o tempo, fornecendo pistas sobre a deposição de poeira e também sobre a natureza do material da superfície. Embora exista um número considerável de pesquisadores que estudam esses rastros, a identificação destes ainda é realizada por especialistas manualmente, através de amostras de pequena dimensão. A existência de um número elevado destas estruturas na superfície de Marte, a necessidade de caracterizá-las e também de quantificar a sua evolução temporal, não pode continuar a ser efetuada simplesmente por amostragem e de uma forma manual. É neste contexto que esta pesquisa se enquadra. A proposta consiste em contribuir para a automação do processo de extração de informações em imagens da superfície de Marte, especificamente, extração de informações sobre slope streaks. Através do desenvolvimento de um método de detecção automática de slope streaks em imagens orbitais e, também, de um método automático para análise temporal da taxa de esmaecimento, este objetivo foi alcançado neste trabalho. O método de detecção desenvolvido baseia-se principalmente em Morfologia Matemática e faz uso de operadores morfológicos conectados para o pré-processamento das imagens, transformada top-hat, binarização pelo método de Otsu, afinamento e reconstrução geodésica, seguido por um filtro de fator de forma. O método para a análise temporal desenvolvido consiste em um algoritmo que calcula a taxa de contraste entre o interior e a área de vizinhança de um mesmo rastro, em imagens multi-temporais registradas. Os resultados obtidos com ambos os métodos foram bastante satisfatórios e possibilitaram extrair informações inovadoras a respeito do comportamento destes rastros na superfície de Marte. As duas ferramentas desenvolvidas mostraram-se robustas para serem aplicadas a grande escala e a um grande conjunto de imagens. / Slope streaks are typically dark, narrow and fan-shaped features that extend down slope on Mars surface. They are one of the most active and dynamic process observed on the planet’s surface. Dry and wet processes have been suggested for causing their formation but their origin is still unclear. Moreover, the streaks tend to fade with time, providing clues about dust settling and material properties. Studies that quantify some characteristics of these streaks are based on manual interactive procedures to delineate only a small portion of the available slope streaks and to measure their morphometric characteristics. The availability of a methodology to segment the streaks and to extract meaningful information would naturally increase the regional knowledge and the statistical significance, as a much larger amount of images from different locations could be analyzed, together with a more complete monitoring of the fading/appearance of the dark streaks. Thus, the purpose of this research is to contribute to the information extraction process from surface images of Mars. Hence, a method to automatically detect slope streaks and an algorithm to quantify the temporal fading of each streak over the years were developed. The detection method was based on morphological operators and it was used in a part of the methodology to quantify the fading of the streaks. The results of the detection method and the temporal fading algorithm were very satisfactory. Both methods are able to extract information about the behaviour of the slope streaks on the Martian surface. Finally, the two tools are robust enough to be applied on a large scale and a large set of images. / CAPES: 12791-13-0
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Uma abordagem para detecção de padrões emergentes. / An approach for detecting emerging patterns.

JOB, Ricardo de Sousa. 12 June 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-06-12T16:16:04Z No. of bitstreams: 1 RICARDO DE SOUSA JOB - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014..pdf: 17381707 bytes, checksum: e786d3893958cbeb0121a19fae52628c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-12T16:16:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RICARDO DE SOUSA JOB - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014..pdf: 17381707 bytes, checksum: e786d3893958cbeb0121a19fae52628c (MD5) Previous issue date: 2014-12-05 / Capes / Padrões de Projeto são soluções consolidadas para problemas de projeto de software recorrentes. São utilizados amplamente em projetos de software orientados a objetos, tornando-se um artifício de comunicação de soluções conhecidas dentro das equipes de desenvolvimento. É importante que o projetista consiga detectar e identificar os padrões de projetos numa base de código, para compreender as relações entre as classes, como fornecer sugestões úteis para a compreensão e evolução do sistema. Para detecção automática de padrões existem basicamente duas técnicas: análise estática e dinâmica. No primeiro passo, as relações e colaborações estruturais são extraídas. Já no segundo passo monitora-se a execução do programa, rastreando o conjunto de padrões selecionados no passo anterior para identificar quais padrões comportam-se como o esperado. As técnicas de detecção atuais, no entanto, limitam-se a análises estruturais restritivas, omitindo casos em que o comportamento de um padrão está presente, mesmo que não siga a organização estrutural prevista na literatura. Chamamos de padrões emergentes estes casos em que o comportamento de um determinado padrão está presente, mesmo que certa região do código apresente estruturação livre. Por exemplo, a essência do padrão de projeto Singleton está presente em uma classe qualquer quando esta possui apenas uma única instância durante as execuções de um programa, mesmo que não haja restrição sintática para que isso seja possível; ou seja, o padrão Singleton emerge deste comportamento de um determinado elemento do programa. Ao auxiliar o desenvolvedor na detecção de situações de projeto como esta, pode-se enriquecer o seu conhecimento sobre as consequências de suas decisões, além de propiciar a estruturação explícita do padrão como conhecida, facilitando assim a documentação e comunicação do projeto. Este trabalho explora o conceito de padrões emergentes através das seguintes contribuições: (i) uma revisão sistemática sobre abordagens automáticas de detecção de padrões de projeto, (ii) conceitos de padrões emergentes para vários padrões de projeto bem conhecidos, (iii) uma proposta de abordagem semi-automática de detecção de padrões emergentes e (iv) sua utilização para uma análise de ferramentas de detecção existente acerca de sua capacidade de identificação de padrões emergentes em alguns projetos de código aberto Java. / Design Patterns are Consolidated solutions to recurring software design problems. They are widely used in object-oriented software design, as communication device of well known solutions within development teams. It is important that the software designer detects and identifies design patterns in a code base, to understand the relationships between classes, provide useful suggestions for the understanding and evolution of the system. For automatic detection of patterns there are basically two techniques: static and dynamic analysis. On the first step, relations and structural collaborations are extracted. In the second step, the program execution is monitored, tracking the selected set of patterns in the first step to identify which patterns behave as expected. However, the current detection techniques are limited to restrictive structural analysis, omitting cases where the behavior of a pattem is presente, even if not follow the structural organization provided in the literature. We call emerging patterns when the behavior of a given pattern is present, even if some code's region presents a free structure. For example, the essence of the Singleton design pattern is present in any given class when it has only a single instance during the execution of a program, even without syntactic restriction for this to be possible; that is, the Singleton pattern emerged from this program element behavior. When developers are assisted in detecting design situations like this, they can enhance their knowledge about the consequences of their decisions, as well as providing the explicit structure of the pattern, facilitating the documentation and communication of the project. This paper explores the concept of emerging patterns through the following contributions: (i) a systematic review of automatic detection approaches of design patterns, (ii) concepts of emerging patterns for several well-known design patterns, (iii) a proposal for semi-automatic detection approach of emerging patterns and (iv) its use for an analysis of existing detection tools about tíieir ability to identify emerging patterns in an open-source Java project
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Detecção e remoção automática dos efeitos das sombras de áreas urbanas em imagens multiespectrais com alta resolução espacial / Automatic shadow detection and removal from urban areas in high resolution multispectral images

Azevedo, Samara Calçado de [UNESP] 30 August 2018 (has links)
Submitted by Samara Calçado de Azevedo (samara_calcado@hotmail.com) on 2018-09-17T13:15:08Z No. of bitstreams: 1 Azevedo_SC.pdf: 8234866 bytes, checksum: 4f6512aa127d3ab1d52e793725f3a75a (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-09-17T13:46:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 azevedo_sc_dr_prud.pdf: 7732297 bytes, checksum: bebf4345bd7542863867084e462c9ff9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-17T13:46:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 azevedo_sc_dr_prud.pdf: 7732297 bytes, checksum: bebf4345bd7542863867084e462c9ff9 (MD5) Previous issue date: 2018-08-30 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Imagens orbitais com alta resolução espacial abriram uma nova era na extração de informações, especialmente em ambientes urbanos, em que valiosas informações sobre as superfícies tornaram-se disponíveis e de forma detalhada. No entanto, a obtenção de informação em áreas urbanas complexas pode ser comprometida pela presença de sombras, que chegam a ocupar uma parte significativa da imagem, causando sérias interferências na sua análise. A remoção de sombras é, portanto, um tema importante e ainda não resolvido devido à dificuldade da tarefa, sendo necessária na etapa de pré-processamento de diversas aplicações. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma nova abordagem automática para a restauração de áreas de sombras em imagens de satélite multiespectrais com alta resolução espacial. A abordagem se divide em três etapas principais e sequenciais, sendo a primeira o pré-processamento, que consiste na conversão das imagens para reflectância aparente e na fusão das bandas para a geração de índices espectrais. Na segunda etapa, a detecção das áreas de sombras é realizada pela combinação do top-hat por fechamento com a injunção de um parâmetro de área, calculado em função do índice de sombras NSDVI (Normalized Saturation-Value Difference Index). As regiões de sombras são refinadas para a geração da máscara de sombras, a qual é utilizada na terceira etapa, como guia na restauração pelo inpainting automático. A estratégia de restauração pelo inpainting híbrido, adaptado para o contexto multiespectral, combina a difusão anisotrópica, ordem de preenchimento definida a partir de uma imagem cartoon e equação de transporte, e o preenchimento baseado em blocos por amostragem local. A avaliação experimental do método proposto foi realizada em um conjunto de 215 imagens, fruto do recorte de duas cenas dos satélites WorldView-2 (WV-2) e Pléiades-1B (PL-1B) sobre a área urbana de São Paulo. Os resultados mostraram uma boa performance da detecção de sombras pelo método proposto, alcançando uma acurácia global média de 94,20% e de 90,84%, para as imagens WV-2 e PL-1B, respectivamente, sendo inclusive superior, quando comparado com outros dois métodos propostos na literatura. A remoção dos efeitos das sombras obtido pelo inpainting, proporcionou uma restauração satisfatória e coerente de feições como vias e telhados, que ficaram melhor discerníveis pelo inpainting. Além disso, quando quantidades substanciais de áreas não contamindas por sombras estão disponíveis, o inpainting aumentou as áreas úteis da imagem mais do que a restauração baseada em outras técnicas de transformação de intensidades, como o matching de histogramas. Assim, frente à necessidade de informações extraídas de imagens multiespectrais, espera-se que o método possa contribuir com a detecção e remoção automática dos efeitos de sombras em imagens multiespectrais com alta resolução espacial de áreas urbanas. / High resolution satellite images has played an important role in information extraction especially in urban areas, since valuable information and higher level of details from surface become available with these images. Nevertheless, the task of extracting information from complex urban environment can be hampered by shadows, which can occupy a significant part into the image and, thus negatively affecting the image analysis. Therefore, due to the complexity of the problem, shadow removal is a crucial as one of the first pre-processing steps to enhance the performance of many subsequent steps and applications. The main goal of this thesis is to present a new automatic method for shadow removal in high spatial resolution satellite multispectral images. The proposed method comprises three main steps: the first one is the pre-processing, which includesthe conversion of the target image to the top of atmosphere (TOA) reflectance and the image pansherpening to spectral indices generation. Secondly, a shadow pixels candidates’ identification is performed, combining black-top-hat (BTH) transformation with area injunction driven by the normalized saturation-value difference index (NSDVI) mask. The obtained output is a shadow mask, which is used to properly guide our automatic inpainting-inspired strategy in the restoration step. In the third step, a hybrid inpainting-based strategy specifically adapted for the multispectral imagery context is applied to recover shadow areas, which unifies anisotropic diffusion, filling-in priority based on cartoon image representations, transport equation and block-based pixel replication using local dynamic sampling. The performance of our approach has been evaluated by taking 215 subset images from WorldView-2 (WV-2) and Pléiades-1B (PL-1B) that encompasses the city of São Paulo. The method achieves an overall accuracy on shadow detection up to 94.2%, for WV-2, and 90.84%, for PL-1B. The comparative results indicate that the proposed method outperforms two existing state-of-the-art methods. Shadow effects are mitigated by local inpainting method in which the satisfactory outputs demonstrate good coherence for highway and building rooftops recovery. Moreover, when largely non-contaminated areas are available in the image, the proposed approach improves significantly more areas of the image than the intensity-based transformation techniques, such as the histogram matching method. Once only multispectral imagery is required as input data, the approach can be suitable to support other remote sensing applications as well. / 2013/25257-4
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Reconhecimento automático de defeitos de fabricação em painéis TFT-LCD através de inspeção de imagem

SILVA, Antonio Carlos de Castro da 15 January 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-09-12T14:09:09Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MSc_Antonio Carlos de Castro da Silva_digital_12_04_16.pdf: 2938596 bytes, checksum: 9d5e96b489990fe36c4e1ad5a23148dd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T14:09:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MSc_Antonio Carlos de Castro da Silva_digital_12_04_16.pdf: 2938596 bytes, checksum: 9d5e96b489990fe36c4e1ad5a23148dd (MD5) Previous issue date: 2016-01-15 / A detecção prematura de defeitos nos componentes de linhas de montagem de fabricação é determinante para a obtenção de produtos finais de boa qualidade. Partindo desse pressuposto, o presente trabalho apresenta uma plataforma desenvolvida para detecção automática dos defeitos de fabricação em painéis TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Cristal Displays) através da realização de inspeção de imagem. A plataforma desenvolvida é baseada em câmeras, sendo o painel inspecionado posicionado em uma câmara fechada para não sofrer interferência da luminosidade do ambiente. As etapas da inspeção consistem em aquisição das imagens pelas câmeras, definição da região de interesse (detecção do quadro), extração das características, análise das imagens, classificação dos defeitos e tomada de decisão de aprovação ou rejeição do painel. A extração das características das imagens é realizada tomando tanto o padrão RGB como imagens em escala de cinza. Para cada componente RGB a intensidade de pixels é analisada e a variância é calculada, se um painel apresentar variação de 5% em relação aos valores de referência, o painel é rejeitado. A classificação é realizada por meio do algorítimo de Naive Bayes. Os resultados obtidos mostram um índice de 94,23% de acurácia na detecção dos defeitos. Está sendo estudada a incorporação da plataforma aqui descrita à linha de produção em massa da Samsung em Manaus. / The early detection of defects in the parts used in manufacturing assembly lines is crucial for assuring the good quality of the final product. Thus, this paper presents a platform developed for automatically detecting manufacturing defects in TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Cristal Displays) panels by image inspection. The developed platform is based on câmeras. The panel under inspection is positioned in a closed chamber to avoid interference from light sources from the environment. The inspection steps encompass image acquisition by the cameras, setting the region of interest (frame detection), feature extraction, image analysis, classification of defects, and decision making. The extraction of the features of the acquired images is performed using both the standard RGB and grayscale images. For each component the intensity of RGB pixels is analyzed and the variance is calculated. A panel is rejected if the value variation of the measure obtained is 5% of the reference values. The classification is performed using the Naive Bayes algorithm. The results obtained show an accuracy rate of 94.23% in defect detection. Samsung (Manaus) is considering the possibility of incorporating the platform described here to its mass production line.
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Detecção automática de massas em mamografias digitais usando Quality Threshold clustering e MVS / Automatic mass detection on digital mammography using Quality Threshold clustering and MVS

SILVA, Joberth de Nazaré 20 February 2013 (has links)
Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-16T18:29:06Z No. of bitstreams: 1 JoberthSilva.pdf: 6383640 bytes, checksum: f18918eb45c49cb426b560e4daddf994 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T18:29:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoberthSilva.pdf: 6383640 bytes, checksum: f18918eb45c49cb426b560e4daddf994 (MD5) Previous issue date: 2013-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Breast cancer is worldwide the most common form of cancer affecting woman, sometimes in their lives, at the proportion of either one to nine or one to thirteen women who reach the age of ninety in the west world (LAURENCE, 2006). Breast cancer is caused by frequent reproduction of cells in various parts of the human body. At certain times, and for reasons yet unknown, some cells begin to reproduce at a higher speed, causing the onset of cellular masses called neoplasias, or tumors, which are new tissue formation, but from pathological origin. This work has proposed a method of automatic detection of masses in digital mammograms, using the Quality Threshold (QT), and the Supporting Vector Machine (MVS). The images processing steps were as follows: firstly, the pre-processing phase took place which consisted of removing the background image, smoothing it with a low pass filter, to increase the degree of contrast, and then, in sequence, accomplishing an enhancement of the Wavelet Transform (WT) by changing their coefficients with a linear function. After the pre-processing phase, came the segmentation with the use of the QT which divided the image in to clusters with pre-defined diameters. Then, the post-processing occurred with the selection of the best candidates to mass formed by the MVS analysis of the shape descriptors. For the extraction phase of texture features the Haralick descriptors and the function correlogram were used. As for the classification stage, the MVS was used again for training, validation of the MVS model and final test. The achieved results were: sensitivity of 92. 31%, specificity of 82.2%, accuracy of 83,53%, a false positive rate per image of 1.12 and an area under a FROC curve of 0.8033. / O câncer de mama é, mundialmente, a forma mais comum de câncer em mulheres afetando, em algum momento suas vidas, aproximadamente uma em cada nove a uma em cada treze mulheres que atingem os noventa anos no mundo ocidental (LAURANCE, 2006). O câncer de mama é ocasionado pela reprodução frequente de células de diversas partes do corpo humano. Em certos momentos e por motivos ainda desconhecidos algumas células começam a se reproduzir com uma velocidade maior, ocasionando o surgimento de massas celulares denominadas de neoplasias ou tumores que são tecidos de formação nova, mas de origem patológica. Neste trabalho foi proposto um método de detecção automática de massas em mamografias digitais usando o Quality Threshold (QT), e a Máquina de Vetores de Suporte (MVS). As etapas de processamento das imagens foram as seguintes: primeiramente veio a fase de pré-processamento que consiste em retirar o fundo da imagem, suavizá-la com um filtro passa-baixa, aumentar a escala de contraste, e na sequencia realizar um realce com a Transformada de Wavelet (WT) através da alteração dos seus coeficientes com uma função linear. Após a fase de pré-processamento vem a seguimentação utilizando o QT que segmenta a imagem em clusters com diâmetros pré-definidos. Em seguida, vem o pós-processamento com a seleção dos melhores candidatos à massa feita através da análise dos descritores de forma pela MVS. Para fase de extração de características de textura foram utiliza os descritores de Haralick e a função correlograma. Já na fase de classificação a MVS novamente foi utilizada para o treinamento, validação do modelo MVS e teste final. Os resultados alcançados foram: sensibilidade de 92,31%, especificidade de 82,2%, Acurácia de 83,53%, uma taxa de falsos positivos por imagem de 1,12 e uma área sob a curva FROC de 0,8033.
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Desenvolvimento de novas técnicas para redução de falso-positivo e definição automática de parâmetros em esquemas de diagnóstico auxiliado por computador em mamografia / Development of news technique for reduction of false-positive and automatic definition of parameters of mammograms for CAD schemes

Ana Cláudia Martinez 28 September 2007 (has links)
O presente trabalho consiste na investigação das características da imagem mamográfica digitalizada para definir automaticamente parâmetros de processamento em um esquema de diagnóstico auxiliado por computador (CAD) para mamografia, com o objetivo de se obter o melhor desempenho possível. Além disso, com base na aplicação dos resultados dessa primeira investigação, propõe-se também uma técnica de redução dos índices de falso-positivo em esquemas CAD visando à redução do número de biópsias desnecessárias. Para a definição automática dos parâmetros de processamento nas técnicas de detecção de microcalcificações e nódulos, foram extraídas algumas características das imagens, como desvio padrão, terceiro momento e o limiar de binarização. Utilizando o método de automatização proposto, observou-se um aumento de 20% no desempenho do esquema CAD (Az da curva ROC) em relação ao método não automatizado com parâmetro fixo. Para que fosse possível o processamento da imagem mamográfica inteira pelo esquema CAD e as técnicas desenvolvidas, foi desenvolvida também uma técnica para seleção automática de regiões de interesses, que recorta partes relevantes da mama para a segmentação. O índice de falsos positivos foi tratado por técnica específica desenvolvida com base na comparação das duas incidências típicas do exame mamográfico que, juntamente com a avaliação automática da imagem no pré-processamento para detecção de microcalcificações produziu uma redução significativa de 86% daquela taxa em relação ao procedimento de parâmetro fixo. / This present work consists on the investigation of mammographic image characteristics for automatic determination of image processing parameters for a mammography computer aided diagnosis scheme (CAD) in order to get optimal performance. Additionally, using the results obtained on this first investigation, it was also developed a new technique for the reduction of false-positive rates on CAD projects, which can result on the reduction of the number of unnecessary biopsies. For the automatic definition of the image processing parameters for the techniques of detection of microcalcifications and nodules, some image characteristics had been extracted, as standard deviation, third momentum and the thresholding value. Using the proposed automatization method it was reported an increase of 20% in the CAD performance (evaluated determining the ROC curve) in comparison to the non-automatic method (fixed parameter). Besides, for CAD schemes it is necessary to process the entire mammographic image. Thus, it was also developed a technique for automatic selection of regions of interests in the mammogram, which extracts better regions from breast image for further segmentation. False-positives rates was treated by a specific technique based on the comparison of the two typical incidences of mammographic examination that together with the automatic parameter determination method for microcalcification detection produced a significant reduction of 86% of that rate in relation to the procedure that uses fixed parameter.
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METODOLOGIA PARA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE NÓDULOS PULMONARES / METHODOLOGY FOR AUTOMATIC DETENTION OF PULMONARY NODULES

Sousa, João Rodrigo Ferreira da Silva 07 December 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joao Rodrigo Ferreira.pdf: 1547613 bytes, checksum: a9c7e73154b7e9a72733f9f2e20a55fe (MD5) Previous issue date: 2007-12-07 / The lung cancer is a disorder with significant prevalence in several countries worldwide. The hard treatment and the fast progress of the disease increase the mortality rates. The main factor contributing to a successful treatment is an early diagnosis. However possible omissions in the scan analysis can lead to late diagnosis, compromising all the treatment. In order to present a computational tool aimed at nodules detection, that can be used as a second opinion to the specialist, this master thesis proposes a methodology for nodules detection that is totally automatic, robust and consistent. The methodology is based on successive refinements for the segmentation of computed tomography images using morphologic techniques to obtain nodule candidates. The false positive reduction is achieved by SVM based on geometric and texture features. The tests, performed with real scans, indicate the feasibility of the proposed method. In automatic detection performed on 33 cases the methodology reached 95.21% of correctness with 0.42 false positives and 0.15 false negative per scan. / O câncer de pulmão é uma enfermidade com prevalência significativa em diversos países no mundo todo. O difícil tratamento e a progressão rápida da doença fazem com que os índices de mortalidade das pessoas acometidas por este mal sejam muito altos. O principal fator contribuinte para um tratamento de sucesso, entretanto, é o diagnóstico precoce. Contudo possíveis omissões na análise dos exames podem levar a um diagnóstico tardio, comprometendo todo o tratamento. Com o intuito de oferecer uma alternativa computacional de auxílio à detecção de nódulos, servindo como uma segunda opinião para o médico, este trabalho propõe uma metodologia totalmente automática, robusta e consistente. A metodologia é fundamentada em refinamentos sucessivos da segmentação sobre imagens de tomografia computadorizada utilizando técnicas morfológicas para a obtenção de candidatos a nódulo. A redução de falsos positivos é efetivada pelo SVM com base em características geométricas e de textura. Os testes realizados com exames reais indicam a viabilidade da solução proposta. Na detecção automática realizada sobre 33 casos a metodologia atingiu 95,21% de acerto com uma média de 0,42 falsos positivos e 0,15 falsos negativos por exame.

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