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.

A identificação de formas apresenta inúmeras aplicações na área de visão computacional, pois representa uma poderosa ferramenta para analisar as características de um objeto. Dentre as aplicações, podemos citar como exemplos a interação entre humanos e robôs, com a identificação de ações e comandos, e a análise de comportamento para vigilância com a biometria não invasiva. Em nosso trabalho nós desenvolvemos um novo descritor de formas 2D baseado na utilização de redes complexas e teoria espectral de grafos. O contorno da forma de um objeto é representado por uma rede complexa, onde cada ponto pertencente a forma será representado por um vértice da rede. Utilizando uma dinâmica gerada artificialmente na rede complexa, podemos definir uma série de matrizes de adjacência que refletem a dinâmica estrutural da forma do objeto. Cada matriz tem seu espectro calculado, e os principais autovalores são utilizados na construção de um vetor de características. Esse vetor, após aplicar as operações de módulo e normalização, torna-se nossa assinatura espectral de forma. Os principais autovalores de um grafo estão relacionados com propriedades topológicas do mesmo, o que permite sua utilização na descrição da forma de um objeto. Para validar nosso método, nós realizamos testes quanto ao seu comportamento frente a transformações de rotação e escala e estudamos seu comportamento quanto à contaminação das formas por ruído Gaussiano e quanto ao efeito de oclusões parciais. Utilizamos diversas bases de dados comumente utilizadas na literatura de análise de formas para averiguar a eficiência de nosso método em tarefas de recuperação de informação. Concluímos o trabalho com a análise qualitativa do comportamento de nosso método frente a diferentes curvas e estudando uma aplicação na análise de sequências de caminhada. Os resultados obtidos em comparação aos outros métodos mostram que nossa assinatura espectral de forma apresenta bom resultados na precisão de recuperação de informação, boa tolerância a contaminação das formas por ruído e oclusões parciais, e capacidade de distinguir ações humanas e identificar os ciclos de uma sequência de caminhada. / The shape is a powerful feature to characterize an object and the shape analysis has several applications in computer vision area. We can cite the interaction between human and robots, surveillance, non-invasive biometry and human actions identifications among other applications. In our work we have developed a new 2d shape descriptor based on complex network and spectral graph theory. The contour shape of an object is represented by a complex network, where each point belonging shape is represented by a vertex of the network. A set of adjacencies matrices is generated using an artificial dynamics in the complex network. We calculate the spectrum of each adjacency matrix and the most important eigenvalues are used in a feature vector. This vector, after applying module and normalization operations, becomes our spectral shape signature. The principal eigenvalues of a graph are related to its topological properties. This allows us use eigenvalues to describe the shape of an object. We have used shape benchmarks to measure the information retrieve precision of our method. Besides that, we have analyzed the response of the spectral shape signature under noise, rotation and occlusions situations. A qualitative study of the method behavior has been done using curves and a walk sequence. The achieved comparative results to other methods found in the literature show that our spectral shape signature presents good results in information retrieval tasks, good tolerance under noise and partial occlusions situation. We present that our method is able to distinguish human actions and identify the cycles of a walk sequence.

As mídias sociais tiveram grande impacto no processo de inovação de jornais e revistas, porém adaptar-se em momentos de recessão ocasionou uma evolução apressada e procedimentos automatizados para mídias essencialmente diferentes. Apesar de haver estudos e soluções estado-da-arte em visualização para midias sociais dedicadas à análise do conteúdo e do comportamento de usuários, nenhum método é otimizado (e especializado) para encontrar padrões do ponto de vista de popularidade no contexto de canais de notícias. Nesta dissertação, discutimos duas diferentes propostas de utilização de combinações de técnicas de visualização que correlacionam as atividades de perfis e de sua comunidade de leitores com a popularidade resultante. Dados foram coletados reunindo postagens no Twitter, o número de seguidores dos perfis de interesse e os tópicos em tendência (trending topics) de canais da imprensa mundial para formar o conjunto de dados base para as propostas aqui apresentadas. Este conjunto de dados foi utilizado como semente para visualizações destinadas a possibilitar a comparação de múltiplas fontes, de forma que os usuários sejam habilitados a entender sua própria comunidade e também os sucessos e derrotas enfrentados pelos perfis competidores no mesmo meio. Essa análise foi validada através de entrevistas com um grupo de jornalistas de diferentes jornais estabelecidos. Através da interação com o sistema, é possível detectar padrões desconhecidos no grande volume de dados de mensagens e comentários de todo o mundo, possibilitando ao usuário uma visão única sobre os comportamentos e preferências de sua comunidade. / Social media has played a big part in the innovation process for newspapers and magazines, but adapting while going through a recession has led to a hasty evolution and automated processes for very different media. While existing social media studies and state-of-the-art visual solutions are available for analyzing social media content and users’ behaviors, no other method is optimized for finding patterns from a popularity standpoint in the specialized realm of news channels. In this dissertation, we discuss two different usages of a combination of different visualization techniques that co-relate profiles’ and their reading community activities with the resulting popularity. We gathered Twitter posts, the number of followers and trending topics from worldwide press profiles as the data set foundation for our proposal. We used this data set as the seed for our visualizations to allow for multiple source comparison, so that not only the user is able to understand their own community but also the success and pitfalls faced by the competition in the same medium. We validate our analysis by interviewing a group of journalists from different established newspapers. Through interacting with our system, it was possible to detect hidden patterns in the massive dataset of messages and comments worldwide, enabling the users to have unique insights into their community’s behaviors and preferences.

Este trabalho apresenta um estudo sobre segmentação de volumes médicos e uma solução para se obter malhas poligonais de pacientes específicos para uso em simulações de cirurgia. Malhas de pacientes específicos são importantes para planejamento de intervenções cirúrgicas e permitem uma melhor visualização de condições patológicas em um paciente, coisa não obtível em malhas geradas artisticamente. Nós analisamos quais são os fatores complicantes para se obter estas malhas de um paciente específico usando apenas imagens médicas obtidas em exames padrões. Para isso, nós revisamos diversos métodos existentes para segmentação de volumes médicos. Isso nos levou a definir os problemas com as técnicas existentes, e a desenvolver um método que não sofra destes problemas, utilizando pouca interação humana e não tendo dependências de mais dados que não o exame do paciente. Nosso alvo para obter malhas especificas foram órgãos de tecido mole, que são um caso especialmente complicado da área, graças a várias questões relacionadas às imagens médicas e à anatomia humana. Atacamos esse problema aplicando modificações geométricas em malhas especiais, que deformam até atingir a forma dos órgãos que se deseja segmentar. Os resultados mostram que nossa técnica conseguiu obter malhas específicas de pacientes a partir de volumes médicos com qualidade superior a de outros algoritmos de mesma classe. Graças a simplicidade do método desenvolvido, nossos resultados são facilmente implementáveis e reproduzidos. / This work presents a study about medical-volume segmentation and a solution to generate patient-specific meshes to use in patient-specific surgery simulations. Patientspecific meshes are useful assets for surgery planning and to allow better visualization of certain pathological conditions of a given patient, which are not obtainable by artistically designed meshes. We analyzed what are the complications to obtain a patient-specific mesh using only standard medical imagery exams. For that, we reviewed several medical volume segmentation techniques. It led us to define the problems within the existing techniques and to develop a method that does not suffer from these problems, with the least possible user interaction or relying on any other data other then the patient exam. Our target for obtaining specific meshes were soft tissue organs, which are a specially complicated case due to various issues related to the medical images and human anatomy. This is accomplished by geometrical operations over special meshes that deform until achieving the shape of the desired organ. Results show that our technique was able to obtain patient-specific meshes from medical images with superior quality than algorithms of the same class. Thanks to the simplicity of the developed approach, its also easy to implement and to reproduce our obtained results.

No contexto de imagens geradas por computador, efeitos multi-fragmento são aqueles que determinam a cor do pixel baseados em informações computadas a partir de mais de um fragmento. Nesse tipo de efeito, a contribuição de cada fragmento é extraída de sua visibilidade com respeito a um determinado ponto de vista. Observando uma sequencia de fragmentos vista através de um pixel, a visibilidade de um fragmento depende da sua relação espacial com os demais fragmentos. Essa relação pode ser reduzida ao problema de ordenação de múltiplos fragmentos. Portanto, ordenação é essencial para correta avaliação de efeitos multi-fragmento. A pesquisa desta tese foca em dois problemas multi-fragmento clássicos: transparência independente de ordem e anti-aliasing de fragmentos transparentes. Enquanto o efeito de transparência necessita de ordenação de fragmentos ao longo do raio de visualização do pixel, anti-aliasing aumenta a complexidade do problema ao adicionar informação espacial do fragmento com respeito à área do pixel. A contribuição desta tese é o desenvolvimento de uma solução para visibilidade de fragmentos que pode tirar proveito do pipeline de transformação e iluminação, implementando nas GPUs de hoje. Nós descrevemos ambos os problemas de transparência e anti-aliasing, discutindo soluções anteriores, além de classificá-las e compará-las. Nossa análise associa soluções a implementações específicas, comparando uso de memória, desempenho e qualidade de imagem. Os documentos resultantes fornecem uma visão geral das áreas abordadas, contendo: qual é o estado-da-arte atualmente, o que ele é capaz de fazer e quais são suas limitações, ou seja, onde melhorias são possíveis. Como parte integrante desta tese, nós propomos duas novas técnicas para processar transparência independente de ordem. Nós mostramos como obter o menor consumo de memória para cálculo exato de transparência, em um número finito de passos de geometria; permitindo aumento da complexidade das cenas representadas e da resolução da imagem final, em relação aos métodos anteriores, dada uma determinada configuração de hardware. Adicionalmente, demonstramos que, para a maior parte dos casos, os fragmentos mais próximos ao observador tem maior impacto sobre a cor final do pixel. Também mostramos como esta perspectiva sobre o problema inspirou novas técnicas. A pesquisa também inclui a investigação de uma nova abordagem para anti-aliasing para fragmentos transparentes. Através do uso de uma única amostra por fragmento, nosso objetivo é reduzir o consumo de memória enquanto melhoramos desempenho e qualidade. Experimentos preliminares apresentam resultados promissores em comparação com a técnica mais usada para anti-aliasing. / Multi-fragment effects, in the computer-generated imagery context, are effects that determine pixel color based on information computed from more than one fragment. In such effects, the contribution of each fragment is extracted from its visibility with respect to a point of view. Seen through a pixel’s point of view, the visibility of one fragment depends on its spatial relationship with other fragments. This relationship can be reduced to the problem of sorting multiple fragments. Therefore, sorting is the key to multi-fragment evaluation. The research on this dissertation is focused on two classical multi-fragment effects: order-independent transparency and anti-aliasing of transparent fragments. While transparency rendering requires sorting of fragments along the view ray of a pixel, anti-aliasing increases the problem complexity by adding spatial information of fragments with respect to the pixel area. This dissertation contribution relies on the work towards the development of a solution for the visibility of fragments that can take advantage of the transformation and lighting pipeline implemented in current GPUs. We describe both transparency and aliasing problems, for which we discuss existing solutions, analyzing, classifying and comparing them. The analysis associates solutions to specific applications, comparing memory usage, performance, and quality. The result is a general view of each field: which are the current state-of-the-art capabilities and in which direction significant improvements can be made. As part of this dissertation, we proposed two novel techniques for order-independent transparency rendering. We show how to achieve the minimum memory footprint for computing exact transparency in a bounded number of geometry passes; allowing increasing scene complexity and image resolution to be feasible within current hardware capabilities. Additionally, we demonstrate that, for most scenarios, the front-most fragments have the greatest impact on the pixel color. We also show how the perspective we propose has inspired recent transparency techniques. The research includes the investigation of a novel anti-aliasing approach for transparent fragments. Through the use of a single sample per fragment, we aim at reducing memory footprint while improving performance and quality. Preliminary experiments show promising results, in comparison with a well established and largely used anti-aliasing technique.

Por muitos anos os designers resignaram-se em utilizar poucas fontes – as chamadas Safe Fonts – para compor os seus layouts para a web. A partir do momento em que as barreiras técnicas e jurídicas para o uso e aplicação de diferentes arquivos tipográficos na web foram rompidas, em 2009 e 2010, iniciou-se uma nova era para a composição com tipos. Fundidoras digitais disponibilizaram suas fontes para comercialização e os designers web ganharam mais opções para efetuar a composição tipográfica de seus trabalhos. Nos últimos anos, os órgãos que regulamentam o uso de técnicas para a construção da aparência das páginas web especificaram uma série de recursos que possibilitam não só o uso de distintos arquivos de tipos digitais como também ferramentas que permitem ajustes tipográficos precisos e semelhantes aos aplicados na indústria da impressão. Nesse contexto, este trabalho busca identificar o que estas atualizações dos recursos que potencializam qualidades visuais na web implicaram às páginas de notícias brasileiras concebidas desde então. Em um primeiro momento, essa dissertação efetua um levantamento histórico sobre as primeiras fontes, formatos e fundições digitais – na intenção de compreender os diferentes aspectos da tipografia da web. A seguir, se observa especificamente a tipografia na web ao apontar os antigos e atuais métodos de inserção de arquivos tipográficos. Por fim, através de uma análise das últimas atualizações dos layouts dos portais UOL e Terra, além dos jornais on-line O Globo, Folha de S.Paulo, Estadão e Zero Hora, o trabalho traça um retrato das composições tipográficas dos principais sites de notícias brasileiros. Essas aferições oferecem subsídios para se discutir as mudanças do aspecto tipográfico ocorridas nos principais sites de notícias brasileiros – suas dinâmicas, que decorrem das novas ferramentas de edição da aparência tipográfica. A investigação identificou que os novos recursos contribuem para oferecer novos ativos financeiros aos designers de tipos, bem como a possibilidade de aumentar a qualidade visual do trabalho dos designers da web. Entretanto, as interfaces analisadas que utilizam WebFonts demonstraram ausência de mecanismos de proteção ao download ilegal dos arquivos tipográficos, isso fragiliza o patrimônio das fundições. Contudo, essa pesquisa reforça o ponto de vista de que se vive uma fase efervescente tanto para o design de tipos como para o design com tipos na web. / For many years designers resigned themselves to use few typefaces – calls Safe Fonts – to make their layouts for the web. From the moment the technical and legal barriers for use and application of different typographic files on web were broken, in 2010, began a new era for the composition with types. Digital foundries published their fonts for the market and the web designers gained more options to make the composition of his works. In recent years, the organizations that regulate the use of techniques for building the appearance of web pages specified a number of features that not only allow the use of different files of typefaces as well tools that allow accurate and precise typographic adjustments similar to those applied in the printing industry. In this context, this work seeks to identify what these updates of features that enhance visual qualities on web implied to Brazilian news pages designed since then. At first, this dissertation performs a historical survey on the primary typefaces, formats and digital foundries – in an attempt to understand the different aspects of web typography. The following are noted specifically the typography on the web to point the former and current input typographical methods. Finally, through an analysis of the latest updates of the layouts of UOL and Terra portals, in addition to the on-line newspapers O Globo, Folha de S. Paulo, Estadão and Zero Hora, the work builds a panorama of the current typographic compositions of the main sites of Brazilian news. These measurements have been offered subsidies to discuss the changes in the typographical aspects occurred in the main Brazilian news websites – its dynamics, related to changing editing tools of the typographical appearance. This study have shown that the new features contribute to offer new financial assets of the typedesigners, as well as the possibility of increasing the visual quality of the work of web designers. Nevertheless, the interfaces analyzed that using WebFonts demonstrated the absence of protective mechanisms to the illegal downloading of typographic files, which weakens the patrimony of foundries. However, this research reinforces the point of view that we live an effervescent phase both for the type design as to the design with type on the web.

Phenology studies recurrent periodic phenomena of plants and their relationship to environmental conditions. Monitoring forest ecosystems using digital cameras allows the study of several phenological events, such as leaf expansion or leaf fall. Since phenological phenomena are cyclic, the comparative analysis of successive years is capable of identifying interesting variation on annual patterns. However, the number of images collected rapidly gets significant since the goal is to compare data from several years. Instead of performing the analysis over images, experts prefer to use derived statistics (such as average values). We propose PhenoVis, a visual analytics tool that provides insightful ways to analyze phenological data. The main idea behind PhenoVis is the Chronological Percentage Maps (CPMs), a visual mapping that offers a summary view of one year of phenological data. CPMs are highly customizable, encoding more information about the images using a pre-defined histogram, a mapping function that translates histogram values into colors, and a normalized stacked bar chart to display the results. PhenoVis supports different color encodings, visual pattern analysis over CPMs, and similarity searches that rank vegetation patterns found at various time periods. Results for datasets comprising data of up to nine consecutive years show that PhenoVis is capable of finding relevant phenological patterns along time. Fenologia estuda os fenômenos recorrentes e periódicos que ocorrem com as plantas. Estes podem vir a ser relacionados com as condições ambientais. O monitoramento de florestas, através de câmeras, permite o estudo de eventos fenológicos como o crescimento e queda de folhas. Uma vez que os fenômenos fenológicos são cíclicos, análises comparativas de anos sucessivos podem identificar variações interessantes no comportamento destes. No entanto, o número de imagens cresce rapidamente para que sejam comparadas lado a lado. PhenoVis é uma ferramenta para análise visual que apresenta formas para analisar dados fenológicos através de comparações estatísticas (preferência dos especialistas) derivadas dos valores dos pixels destas imagens. A principal ideia por trás de PhenoVis são os mapas percentuais cronológicos (CPMs), um mapeamento visual com uma visão resumida de um período de um ano de dados fenológicos. CPMs são personalizáveis e conseguem representar mais informações sobre as imagens do que um gráfico de linha comum. Isto é possível pois o processo envolve o uso de histogramas pré-definidos, um mapeamento que transforma valores em cores e um empilhamento dos mapas de percentagem que visa a criação da CPM. PhenoVis suporta diferentes codificações de cores e análises de padrão visual sobre as CPMs. Pesquisas de similaridade ranqueiam padrões parecidos encontrados nos diferentes anos. Dados de até nove anos consecutivos mostram que PhenoVis é capaz de encontrar padrões fenológicos relevantes ao longo do tempo.

Simuladores cirúrgicos possibilitam a médicos e estudantes a visualização de órgãos humanos representados com alto grau de realismo. Trata-se de um grande avanço que reduz o tempo e os custos na formação desses profissionais, oferecendo menor risco aos pacientes. Entretanto, esses sistemas comerciais de simuladores têm, em geral, suas representações voltadas apenas para a superfície dos órgãos. Assim, quando ocorre o corte de um órgão com estruturas internas, o seu interior aparece vazio, não mostrando, por exemplo, estruturas anatômicas como vasos sanguíneos no seu interior. Trabalhos na área de textura sólida também não lidam com objetos que possuem estruturas internas modeladas geometricamente. Nessa dissertação é proposto um sistema gráfico interativo que permite cortes arbitrários em estruturas anatômicas, reconstruindo a textura nas superfícies da zona de corte de forma a respeitar as estruturas internas. O sistema protótipo desenvolvido propõe que cortes definidos pelo usuário alterem modelos tridimensionais, retriangulando apropriadamente a malha nas regiões de corte. Como estudo de caso, foi selecionado um modelo de fígado humano com vasos, apresentando como resultado a visualização interna em tempo real desse objeto para quaisquer planos. Essa abordagem pode ser considerada como um passo para os simuladores se tornarem ainda mais realistas. Extensões do trabalho envolvem a integração com simuladores médicos existentes, bem como uma validação do sistema por parte dos profissionais da Medicina. / Surgical simulators help doctors and students the visualization of human organs with high realism. Simulators are an improvement which reduce time and cost spend by professionals, offering less risk to the patients. Besides, studies show that the amount of realism seen in the simulators is related to the engaging of students in learning. However, these commercial simulator systems represent only the surface of organs. Thus, when a cut of an organ with internal structures occurs, its interior remains empty, without showing anatomical structures such as blood vessels inside. Research in the area of solid texture typically do not deal with objects which have internal structures geometrically modeled. In this dissertation, we propose a graphical interactive system that allows arbitrary cuts in anatomical structures, reconstructing the texture in the cutting zone’s surface according to its internal structures. With the developed application, cuts defined by the user transform three-dimensional models, triangulating properly the mesh in the cutting area. As a case study we selected a human liver model with vessels, presenting as result the internal visualization of the object in real time for any cut planes. We consider this approach as a step in order for simulators to become more realistic. Extensions of the work include the integration with current medical simulators, as well as a validation of the system by the Medicine professionals.

Segmentação é uma etapa essencial para sistemas de pré-triagem de lesões melanocíticas. Neste trabalho, um novo método para segmentar lesões melanocíticas em imagens de câmera padrão (i.e., imagens macroscópicas) é apresentado. Inicialmente, para reduzir artefatos indesejáveis, os efeitos de sombra são atenuados na imagem macroscópica e uma présegmentação é obtida usando um esquema que combina a transformada wavelet com a transformada watershed. Em seguida, uma imagem de variação textural projetada para melhorar a discriminabilidade da lesão em relação ao fundo é obtida e a região présegmentada é usada para o aprendizado de um dicionário inicial e de uma representação inicial via um método de fatoração de matrizes não-negativas. Uma versão nãosupervisionada e não-paramétrica do método de aprendizado de dicionário baseado em teoria da informação é proposta para otimizar esta representação, selecionando o subconjunto de átomos que maximiza a compactividade e a representatividade do dicionário aprendido. Por fim, a imagem da lesão de pele é representada usando o dicionário aprendido e segmentada com o método de corte normalizado em grafos. Nossos resultados experimentais baseados em uma base de imagens bastante utilizada sugerem que o método proposto tende a fornecer melhores resultados do que os métodos estado-da-arte analisados (em termos do erro XOR). / Segmentation is an essential step for the automated pre-screening of melanocytic lesions. In this work, a new method for segmenting melanocytic lesions in standard camera images (i.e., macroscopic images) is presented. Initially, to reduce unwanted artifacts, shading effects are attenuated in the macroscopic image and a pre-segmentation is obtained using a scheme that combines the wavelet transform and the watershed transform. Afterwards, a textural variation image designed to enhance the skin lesion against the background is obtained, and the presegmented skin lesion region is used to learn an initial dictionary and an initial representation via a nonnegative matrix factorization method. An unsupervised and non-parametric version of the information-theoretic dictionary learning method is proposed to optimize this representation by selecting the subset of atoms that maximizes the learned dictionary compactness and representation. Finally, the skin lesion image is represented using the learned dictionary and segmented with the normalized graph cuts method. Our experimental results based on a widely used image dataset suggest that the proposed method tends to provide more accurate skin lesion segmentations than comparable state-of-the-art methods (in terms of the XOR error).

A exploração visual dos dutos biliares é de relevante interesse clínico, pois fornece informação relacionada com a Atresia Biliar (AB). A AB é uma doença cujas causas ainda permanecem desconhecidas e que eventualmente leva a um transplante de fígado ou, nos casos mais avançados da doença, leva a óbito do paciente. A única evidência física conhecida até agora da existencia de AB é a obstrução das vias biliares. No entanto, o estudo desta doença tem sido limitado pela incapacidade de analisar o duto biliar de pacientes em estágios precoces da doença e muito pouco se sabe sobre a estrutura interna do duto biliar. Nos últimos anos, a microscopia confocal, uma técnica que permite a obtenção de conjuntos de dados 3D de amostras biológicas, tem sido utilizada em experiências médicas para estudar a estrutura interna e anatômica dos dutos biliares. Neste trabalho, é objetivo apoiar o estudo dessas estruturas através da visualização volumétrica de imagens dos dutos biliares. É proposto um pipeline de fluxo de dados capaz de processar e "renderizar"conjuntos de dados de imagens confocais utilizando o VTK (do inglês The Visualization ToolKit). O pipeline foi construído em duas etapas principais e consecutivas. Uma primeira etapa tem o objetivo de remoção de ruído e realce das estruturas relevantes por meio de filtragem no domínio da freqüência e difusão anisotrópica. O conjunto de dados assim pré-processado é usado com técnicas diretas de visualização de volumes baseadas em funções de transferência para exibir as estruturas dos dutos biliares. Os resultados mostram que a visualização volumétrica em conjunto com um pré-processamento adequado das imagens confocais permite evidenciar as regiões de interesse nos dutos biliares e melhora detalhes que são dificilmente visualizados nos dados originais. / The visual exploration of bile ducts in the liver is of relevant clinical interest, as it provides information related to the Biliary Atresia, a disease of unknown origin, which eventually leads to a liver transplant or ultimately to death. The only physical known evidence of biliary atresia is the obstruction of the bile ducts. However, the study of this disease has been limited by the inability to observe the bile duct in patients at early stages of the disease. Moreover, very little is known about the internal structure of the bile duct. In recent years, confocal microscopy, a technique that allows to obtain 3D image datasets from biological samples, has been used in medical experiments for studying the anatomical internal structure of bile ducts. We are interested in supporting the study of these structures through volumetric visualization of bile ducts images. In this work, we propose a data flow pipeline capable of processing and rendering datasets of confocal images using The Visualization ToolKit - VTK. The pipeline was built as two consecutive stages. We propose a first stage for denoising and enhancing the relevant structures of sample based on filtering in the frequency domain and anisotropic diffusion. We use the dataset preprocessed in this way for applying a direct volume rendering technique in a second stage based on transfer functions to visualize the bile duct structures. Our results have shown that volumetric visualization together with an adequate pre-processing of the confocal images allow experts to visualize the regions of interest in the bile ducts, improving details that are hardly visualized in the original data.