• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 443
  • 23
  • 15
  • 6
  • 6
  • 6
  • 6
  • 5
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • Tagged with
  • 487
  • 348
  • 160
  • 128
  • 94
  • 74
  • 62
  • 52
  • 49
  • 47
  • 47
  • 46
  • 45
  • 44
  • 44
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
171

Acompanhamento multitemporal do crescimento urbano de Macaé com suporte de imagens históricas e Sistema de Informação Geográfica

Leonardo Scharth Loureiro Silva 08 October 2009 (has links)
O crescimento desordenado das cidades favorece o surgimento de cenários urbanos que não asseguram aos cidadãos necessidades básicas reconhecidas pela Constituição Brasileira. A descoberta e a exploração de petróleo na Bacia de Campos a partir de 1974 fizeram com que o município de Macaé (RJ) sofresse profundas mudanças em sua configuração espacial, acompanhadas de acelerado aumento e concentração populacional. O objeto da presente pesquisa consiste no desenvolvimento de aplicação apoiada por um Sistema de Informação Geográfica, possibilitando mapeamento temático dinâmico, com foco principal no acompanhamento multitemporal do crescimento urbano, localizado na zona litorânea desse município e em suas proximidades, utilizando uma série histórica de imagens, composta por sete épocas, relativas aos anos de 1956, 1966, 1976, 1989, 1999, 2001 e 2004. Desta forma foi realizado processamento digital das imagens aerofotográficas e do sistema Quickbird, com o propósito de validação do potencial do SPRING, com exploração pautada nas etapas de segmentação e classificação supervisionada, sendo obtidos resultados referentes ao crescimento da área urbana do município, dentro de um período de 48 anos, aproximadamente. O SPRING se apresentou como ferramenta importante nesse processo, com potencial utilização em estudos relevantes para a gestão de cidades. Observando-se assim, efetiva possibilidade de aplicação em fases de elaboração de itens do plano diretor e atividades relativas a projetos executivos, tanto em seu planejamento, quanto em sua execução. / The disorderly growth of cities leads to the emergence of urban settings which do not provide citizens with basic needs recognized by the Brazilian Constitution. The discovery and exploitation of oil in the Campos Basin in 1974 made the municipality of Macaé (RJ) suffered profound changes in its spatial configuration, accompanied by accelerated growth and population density. The aim of this research is to develop application supported by a Geographic Information System, enabling dynamic thematic mapping with main focus on multi-temporal accompaniment of urban growth, located in the coastal zone of the municipality and its vicinity by using a series of historical images, composed of seven times, for the years 1956, 1966, 1976, 1989, 1999, 2001 and 2004. Thus, it was done digital processing of aerial photography and Quickbird system images, in order to validate the potential of SPRING, with operation guided through the steps of segmentation and supervised classification, obtaining results for the growth of the urban area council, within a period of 48 years approximately. SPRING is presented as an important tool in this process, with potential use in studies relevant to the management of cities. So, it was observed the possibility of effective implementation in stages of preparation of the master plan items and activities related to executive projects, both in its planning, and in its implementation.
172

Segmentação e classificação de imagens destinadas ao mapeamento digital do Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) / Images segmentation and classification for digital mapping to the Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO).

Robson Lopes de Freitas Junior 18 March 2011 (has links)
Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING. / In the environmental point, the National Park of Serra dos Órgãos (PARNASO) is the more studied National Park in Brazil and is configured as an important Unit Conservation in the Rio de Janeiros state, because the environmental importance for the state. Located in four cities to the Serrana region: Teresópolis, Petrópolis, Magé and Guapimirim were evidenced that this area has passed for some problems, relatively recent, of disordered occupation because the urban expansion in its neighborhood characterized for human pressure. Through the digital image processing, more specifically the stages of segmentation and classification, were possible to illustrate the occupation process human being by means of cartographic documents. Beyond this process to make possible the generation of use the Land and vegetal covering maps, with the intention for assisting and giving foments to the execution of activities, the digital mapping is configured in an important tool for the environmental analysis, and the posterior zoning to the study area. Thematic classes of Land use and occupation with the intention had been adopted to allow the classification to the worked digital images. They are: rocky outcrop, urban area, agriculture and vegetation. Studies had been made in the direction to indicate and to explore the functionalities of tools SPRING and DEFINIENS and results they had been compared from use of images LANDSAT, CBERS, SPOT and IKONOS arriving itself resulted in SPRING system, the best parameters to be chosen they had been 10 similarity and area 400. Already for DEFINIENS system, it was evidenced that the segmentation process multilevel allowed the reach of faster results, to the computational view, to the only process of segmentation used normally enters the systems of digital image processing as the SPRING. Already to another view, the process of images classification, the research constituted in evaluating this mechanism by means of two pointers: accuracy/exactness and the Kappa index. In this direction, resulted trends of better had been observed in the SPRING system.
173

Segmentação de nome e endereço por meio de modelos escondidos de Markov e sua aplicação em processos de vinculação de registros / Segmentation of names and addresses through hidden Markov models and its application in record linkage

Rita de Cássia Braga Gonçalves 11 December 2013 (has links)
A segmentação dos nomes nas suas partes constitutivas é uma etapa fundamental no processo de integração de bases de dados por meio das técnicas de vinculação de registros. Esta separação dos nomes pode ser realizada de diferentes maneiras. Este estudo teve como objetivo avaliar a utilização do Modelo Escondido de Markov (HMM) na segmentação nomes e endereços de pessoas e a eficiência desta segmentação no processo de vinculação de registros. Foram utilizadas as bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC) do estado do Rio de Janeiro no período entre 1999 a 2004. Uma metodologia foi proposta para a segmentação de nome e endereço sendo composta por oito fases, utilizando rotinas implementadas em PL/SQL e a biblioteca JAHMM, implementação na linguagem Java de algoritmos de HMM. Uma amostra aleatória de 100 registros de cada base foi utilizada para verificar a correção do processo de segmentação por meio do modelo HMM.Para verificar o efeito da segmentação do nome por meio do HMM, três processos de vinculação foram aplicados sobre uma amostra das duas bases citadas acima, cada um deles utilizando diferentes estratégias de segmentação, a saber: 1) divisão dos nomes pela primeira parte, última parte e iniciais do nome do meio; 2) divisão do nome em cinco partes; (3) segmentação segundo o HMM. A aplicação do modelo HMM como mecanismo de segmentação obteve boa concordância quando comparado com o observador humano. As diferentes estratégias de segmentação geraram resultados bastante similares na vinculação de registros, tendo a estratégia 1 obtido um desempenho pouco melhor que as demais. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do modelo escondido de Markov não é mais eficaz do que métodos tradicionais de segmentação. / The segmentation of names into its constituent parts is a fundamental step in the integration of databases by means of record linkage techniques. This segmentation can be accomplished in different ways. This study aimed to evaluate the use of Hidden Markov Models (HMM) in the segmentation names and addresses of people and the efficiency of the segmentation on the record linkage process. Databases of the Information System on Mortality (SIM in portuguese) and Information Subsystem for High Complexity Procedures (APAC in portuguese) of the state of Rio de Janeiro between 1999 and 2004 were used. A method composed of eight stages has been proposed for segmenting the names and addresses using routines implemented in PL/SQL and a library called JAHMM, a Java implementation of HMM algorithms. A random sample of 100 records in each database was used to verify the correctness of the segmentation process using the hidden Markov model. In order to verify the effect of segmenting the names through the HMM, three record linkage process were applied on a sample of the aforementioned databases, each of them using a different segmentation strategy, namely: 1) dividing the name into first name , last name, and middle initials; 2) division of the name into five parts; 3) segmentation by HMM. The HMM segmentation mechanism was in good agreement when compared to a human observer. The three linkage processes produced very similar results, with the first strategy performing a little better than the others. This study suggests that the segmentation of Brazilian names by means of HMM is not more efficient than the traditional segmentation methods.
174

Segmentação de imagens coloridas por árvores bayesianas adaptativas

Peixoto, Guilherme Garcia Schu January 2017 (has links)
A segmentação de imagens consiste em urna tarefa de fundamental importância para diferentes aplicações em visão computacional, tais como por exemplo, o reconhecimento e o rastreamento de objetos, a segmentação de tomores/lesões em aplicações médicas, podendo também servir de auxílio em sistemas de reconhecimento facial. Embora exista uma extensa literatora abordando o problema de segmentação de imagens, tal tópico ainda continua em aberto para pesquisa. Particularmente, a tarefa de segmentar imagens coloridas é desafiadora devido as diversas inomogeneidades de cor, texturas e formas presentes nas feições descritivas das imagens. Este trabalho apresenta um novo método de clustering para abordar o problema da segmentação de imagens coloridas. Nós desenvolvemos uma abordagem Bayesiana para procura de máximos de densidade em urna distribuição discreta de dados, e representamos os dados de forma hierárquica originando clusters adaptativos a cada nível da hierarquia. Nós aplicamos o método de clustering proposto no problema de segmentação de imagens coloridas, aproveitando sua estrutura hierárquica, baseada em propriedades de árvores direcionadas, para representar hierarquicamente uma imagem colorida. Os experimentos realizados revelaram que o método de clustering proposto, aplicado ao problema de segmentação de imagens coloridas, obteve para a medida de performance Probabilistic Rand lndex (PRI) o valor de 0.8148 e para a medida Global Consistency Error (GCE) o valor 0.1701, superando um total de vinte e um métodos previamente propostos na literatura para o banco de dados BSD300. Comparações visuais confirmaram a competitividade da nossa abordagem em relação aos demais métodos testados. Estes resultados enfatizam a potencialidade do nosso método de clustering para abordar outras aplicações no domínio de Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões. / Image segmentation is an essential task for several computer vision applications, such as object recognition, tracking and image retrieval. Although extensively studied in the literature, the problem of image segmentation remains an open topic of research. Particularly, the task of segmenting color images is challenging due to the inhomogeneities in the color regions encountered in natural scenes, often caused by the shapes of surfaces and their interactions with the illumination sources (e.g. causing shading and highlights) This work presents a novel non-supervised classification method. We develop a Bayesian framework for seeking modes on the underlying discrete distribution of data and we represent data hierarchically originating adaptive clusters at each levei of hierarchy. We apply the prnposal clustering technique for tackling the problem of color irnage segmentation, taking advantage of its hierarchical structure based on hierarchy properties of directed trees for representing fine to coarse leveis of details in an image. The experiments herein conducted revealed that the proposed clustering method applied to the color image segmentation problem, achieved for the Probabilistic Rand Index (PRI) performance measure the value of 0.8148 and for the Global Consistency Error (GCE) the value of 0.1701, outperforming twenty-three methods previously proposed in the literature for the BSD300 dataset. Visual comparison confirmed the competitiveness of our approach towards state-of-art methods publicly available in the literature. These results emphasize the great potential of our proposed clustering technique for tackling other applications in computer vision and pattem recognition.
175

Otimização da segmentação e processamento de imagens do encéfalo com ênfase para lesões da substância branca / Image processing optimization for brain white matter lesion segmentation

Antonio Carlos da Silva Senra Filho 05 September 2017 (has links)
Esclerose Múltipla (MS) é uma doença neurodegenerativa que tem ganhado grande atenção nas últimas décadas, sendo o diagnóstico por imagens de ressonância magnética (MRI) um grande aliado para a avaliação da doença.Porém, um dos principais desafios é garantir uma maior sensibilidade e especificidade para detecção de diferentes lesões no sistema nervoso central (CNS) e assim classificar as diferentes variantes da MS, auxiliando na tomada de decisão para o tratamento farmacológico. Nas últimas décadas, a técnica de imagens ponderadas por difusão (DWI), em especial a técnica de imagem por tensor de difusão (DTI), têm sido evidenciada com grande potencial para o estudo da MS, apresentando uma melhora significativa para a detecção de lesões sutis, ainda em estágios iniciais da MS. Desta forma, as técnicas de processamento de imagens estão em constante aprimoramento para que sejam adaptados às novas modalidades de aquisição de imagens. Neste estudo focamos o desenvolvimento de uma técnica de processamento digital de imagens multimodais a fim de proporcionar uma solução viável para a rotina de diagnóstico por imagem em MS. Um conjunto de 25 pacientes de uma variante de MS foi selecionado aleatoriamente do banco de imagens do HCFMRP. Três modalidades de imagens foram coletadas para a avaliação da segmentação automatica (T1, T2-FLAIR e DTI), assim como a segmentação manual do especialista para cada paciente. Três métodos de segmentação multimodal automática de lesões foram analisados (Bayesiano, Frequentista e Agrupamento) afim de analisar a sensibilidade e especificidade de detecção de lesões na substância branca aparentemente normal (NAWM). Os resultados sugerem que o método de segmentação Bayesiano apresenta maior robustes e precisão na definição tanto de lesões visivelmente contrastantes em T1 e T2-FLAIR (i.e. lesões hipo e hiperintensas) assim como lesões da NAWM evidentes nos mapas quantitativos de DTI (FA e ADC). O erro associado à técninca automática de segmentação ficou em torno de 1.51 +- 0.51 % do volume total de lesões marcadas pelo especialista. Concluímos que o uso de ferramentas multimodais de segmentação de imagens MRI alcançou patamares razoáveis de detecção de lesões de MS, tornando assim uma ferramenta computacional hábil para uso no diagnóstico clínico. / Multiple sclerosis (MS) is a neurodegenerative disease that has gained great attention in the last decades, which magnetic resonance imaging (MRI) have shown as an important tool for the disease evaluation. However, one of the main challenges is guaranteeing greater lesion detection sensitivity and specificity in the whole central nervous system (CNS) and thus classify the different variants of MS, which aids in decision making for pharmacological treatment. In the last decades, the diffusion-weighted imaging (DWI) technique, especially the diffusion tensor imaging approach (DTI), has been evidenced with great potential for the study of MS, presenting a significant improvement for the detection of lesions even in early stages of MS. Hence, the techniques of image processing are constantly improving in order to be adapted on a multimodal image evaluation. In this study, the development of a multimodal digital image processing technique to provide a viable solution to the MS imaging routine was focused. A set of 25 patients from a MS variant was randomly selected from the HCFMRP imaging database. Three MR imaging modalities were collected for the evaluation of our automatic segmentation (T1, T2-FLAIR and DTI), as well as manual segmentation of the specialist for each patient. Three methods of automatic multimodal segmentation of MS lesions were analyzed (Bayesian, Frequentist and Clustering) in order to analyze the sensitivity and specificity of lesion detection in the apparently normal white matter (NAWM). The results suggest that the Bayesian segmentation method presented greater robustness and precision in the definition of visibly contrasting lesions in T1 and T2-FLAIR (i.e. hypo and hyperintense lesions) as well as NAWM lesions that are evident in quantitative DTI (FA and ADC). The error associated with the automatic segmentation technique was around 1.51 +- 0.51 % of the total lesion volume being evaluated by the a specialist. We conclude that the use of multimodal MRI images can be used in an automatic segmentation tools, reaching reasonable levels of MS lesion detection, thus making it a useful tool for clinical diagnosis.
176

Avaliação da reprodutibilidade intra e interobservador da segmentação manual de sarcomas ósseos em imagens de ressonância magnética / Evaluation of intra- and inter-observer manual segmentation reproducibility in magnetic images of bone sarcomas

Fernando Carrasco Ferreira Dionísio 29 May 2017 (has links)
Os sarcomas ósseos representam uma proporção significativa de tumores na faixa etária pediátrica, ainda apresentando um quadro desafiador devido a sua significativa taxa de morbimortalidade. Pesquisas para o desenvolvimento de novas modalidades terapêuticas e para o desenvolvimento de métodos que identifiquem características da doença que possam permitir melhor estratificação dos pacientes através de dados clinicamente relevantes para individualizar as condutas clínicas são necessárias. Dentro deste contexto surge o conceito de radiômica, que visa extrair dados clinicamente relevantes a partir de imagens médicas. Entretanto, para colocar a radiômica em prática, é necessário selecionar, nas imagens médicas, as áreas de interesse referentes às patologias estudadas, e este processo se denomina segmentação. O objetivo primário deste estudo foi avaliar a reprodutibilidade intra e inter-observador da segmentação manual de sarcomas ósseos em imagens de ressonância magnética (RM). Como objetivo secundário, foi avaliada a capacidade da segmentação semiautomática em reduzir o tempo necessário para segmentação, mantendo similaridade com a segmentação manual. O estudo foi realizado de forma retrospectiva com inclusão de pacientes com diagnóstico de osteossarcoma ou sarcoma de Ewing confirmado por estudo histopatológico e que tivessem imagens de RM realizadas no Hospital Universitário de nossa Instituição realizadas previamente a qualquer intervenção terapêutica. Três médicos radiologistas, de forma independente e às cegas em relação as demais segmentações e em relação ao resultado histopatológico, realizaram a segmentação manual dos contornos destes tumores utilizando o software 3DSlicer, permitindo que fosse realizada avaliação da reprodutibilidade interobservador. Um dos radiologistas realizou uma segunda segmentação manual dos mesmos casos, possibilitando a avaliação da reprodutibilidade intraobservador, e, ainda, uma terceira segmentação foi realizada, utilizando metodologia semiautomática, disponível no software mencionado. Para a análise estatística, foi utilizado o coeficiente de similaridade de Dice (DICE), a distância Hausdorff (DH), comparações de volumes e análises dos intervalos de tempo necessários para realização das segmentações. Os parâmetros avaliados demonstraram haver boa reprodutibilidade intraobservador, com DICE variando entre 0,83 a 0,97; e distância Hausdorff variando entre 3,37 a 28,73 mm. Também foi demonstrada boa reprodutibilidade interobservador com DICE variando entre 0,73 a 0,97; e distância Hausdorff variando entre 3,93 a 33,40 mm. A segmentação semiautomática demonstrou boa similaridade em relação à segmentação manual (DICE variando entre 0,71 a 0,96 e DH variando entre 5,38 a 31,54 mm), havendo redução significativa do tempo necessário para segmentação. Entre todas as situações comparadas, os volumes não apresentaram diferenças estatisticamente significativas (p-valor>0,05). / Bone sarcomas represent a significant proportion of tumors in the pediatric age group and they still are a challenge due to their significant morbidity and mortality rates. Reseaches are important for the development of new therapeutic modalities and for the development of methods that identify features that allow better stratification of the patients with theses diseases for individualization of their treatments. In this context emerges the concept of radiomics, which is the process of extraction of clinically relevant data from medical images. It is important to segment the areas of interest im medical images for the pratice of this process. The primary objective of this study was to evaluate the intra- and interobserver reproducibility of manual segmentation of bone sarcomas on magnetic resonance imaging (MRI). As a secondary objective, it was evaluated if the semiautomatic segmentation could be similar to manual segmentation and if the semiautomatic method could reduce the time required for segmentation. The study was performed retrospectively with the inclusion of patients with osteosarcoma or Ewing sarcoma confirmed by histopathological study and who had MRI performed at the University Hospital of our Institution prior to any therapeutic intervention. Three radiologists, independently and blindly in relation to the other segmentations and in relation to the histopathological results, performed the manual segmentation of the contours of these tumors using 3DSlicer software, allowing an interobserver reproducibility evaluation. One of the radiologists performed a second manual segmentation of the same cases, allowing the evaluation of intraobserver reproducibility. A third segmentation was performed, using semi-automatic methodology, available in the mentioned software. For the statistical analysis, Dice similarity coefficient (DICE), Hausdorff distance (DH), comparisons between volumes and time intervals for segmentations were used. The parameters evaluated demonstrated a good intraobserver reproducibility, with DICE ranging from 0.83 to 0.97 and Hausdorff distance ranging from 3.37 to 28.73 mm. Good interobserver reproducibility was also demonstrated with DICE ranging from 0.73 to 0.97 and Hausdorff distance ranging from 3.93 to 33.40 mm. Semiautomatic segmentation demonstrated good similarity to manual segmentation (DICE ranging from 0.71 to 0.96 and HD ranging from 5.38 to 31.54mm), and there was significant reduction in the time required for segmentation. Among all the situations compared, the volumes did not present significant statistical differences (p-value> 0.05).
177

Segmentação do pulmão em sequências de imagens de ressonância magnética utilizando  a transformada de Hough. / Lung segmentation from magnetic resonance image sequences using Hough transform.

Renato Seiji Tavares 04 February 2011 (has links)
A segmentação é uma etapa intermediária no registro e reconstrução 3D do pulmão. Geralmente, os métodos de segmentação são interativos e utilizam diferentes estratégias para combinar a expertise dos humanos e a velocidade e precisão dos computadores. A segmentação de imagens RM do pulmão é particularmente difícil devido à grande variação na qualidade da imagem. Dois métodos para a segmentação do contorno do pulmão são apresentados. No primeiro, uma análise individual de cada imagem da série de imagens RM é realizada, e a segmentação ocorre através de técnicas de limiarização e labeling. No segundo método, a respiração é associada a uma função respiração padrão, e através de técnicas de processamento de imagem 2D, detecção de bordas e transformada de Hough, padrões respiratórios são obtidos e, conseqüentemente, a posição dos pontos no tempo são estimados. Seqüências temporais de imagens RM são segmentadas, considerando a coerência no tempo. Desta forma, a silhueta do pulmão pode ser determinada em cada quadro, mesmo em quadros com bordas obscuras. A região do pulmão é segmentada em três etapas, neste método: uma máscara contendo a região do pulmão é criada a partir do resultado do primeiro método de segmentação; a transformada de Hough é aplicada exclusivamente aos pixels da máscara em diversos planos; o contorno do pulmão é extraído do resultado da transformada de Hough utilizando os contornos ativos. O formato da máscara pode ter uma grande variação, e a transformada de Hough modificada pode lidar com essa variação. Os resultados obtidos pelos dois métodos são comparados. / The segmentation of the lung is an intermediary step towards its registry and 3D reconstruction. Usually, segmentation methods are interactive and make use of different strategies to combine the expertise of the human and the computers accuracy and speed. Segmentation of lung magnetic resonance (MR) images is particularly difficult because of the large variation in image quality. Two methods for the lung contour segmentation are presented. In this first method, an individual analysis of each image in the series approach is taken, and the segmentation is made through thresholding and labeling techniques. In the second method, the breathing is associated to a standard respiratory function, and through 2D image processing, edge detection and Hough transform, respiratory patterns are obtained and, consequently, the position of points in time are estimated. Temporal sequences of MR images are segmented by considering the coherence in time. This way, the lung silhouette can be determined in every frame, even on frames with obscure edges. The lung region is segmented in three steps: a mask containing the lung region is created from the results of the first method; the Hough transform is applied exclusively to mask pixels in different planes; and the lung contour is created from the results of the Hough transform through active contours. The shape of the mask can have a large variation, and the modified Hough transform can handle such a shape variation. Results from both methods are compared.
178

Segmentação de imagens mamográficas digitais para detecção de microcalcificações em mamas densas / not available

Claudio Eduardo Goes 30 April 2002 (has links)
Este projeto de pesquisa trata da investigação das técnicas de segmentação de imagens digitais e de suas características, problemas e soluções principais, para aplicação específica em imagens mamográficas com o objetivo de auxiliar a detecção de microcalcificações. A identificação desse tipo de estrutura na avaliação da imagem em mamografia é um requisito importante para a formulação do diagnóstico, dadas suas peculiaridades em termos de associação a tumores. Como atualmente cada vez mais esquemas em CAD (Computer-Aided Diagnosis) estão sendo desenvolvidos a fim de, a partir do conveniente processamento da imagem mamográfica digitalizada, classificar as estruturas encontradas como auxílio ao diagnóstico do câncer de mama, é de fundamental importância que a segmentação dessas imagens tenha qualidade suficiente para permitir a eficácia na classificação das estruturas segmentadas. Particularmente, casos de mamas densas representam uma dificuldade adicional e muito importante para a avaliação diagnóstica, dadas as características peculiares da imagem em termos de contraste ruim, em razão da existência de quantidade significativamente maior de tecido fibroso, o qual dificulta a identificação de sinais suspeitos na imagem. Por isso, esse trabalho está voltado ao estudo extensivo das principais técnicas de segmentação existentes para imagens mamográficas, a fim de determinar aquelas que são mais eficientes no processo de extração de microcalcificações. / This work is about the investigation of digital images segmentation techniques (characteristics, problems and main solutions) for specific application in mammography, with the objective of aiding microcalcifications detection. The identification of the structure type on mammogram evaluation is an important requirement to prepare the diagnosis, because of its peculiarities to associate breast cancer terms. As nowadays more and more CAD (Computer-Aided Diagnosis) are being developed in order to, starting from the convenient digital image processing, classify the finding structures as an aid to the diagnosis of breast cancer, it is of fundamental importance that the images segmentation has enough quality to allow the effectiveness of the structures classification. Particularly, cases of dense breast represent an additional and very important difficulty for the diagnosis, because of the peculiar characteristics of the image in terms of bad contrast, due to the existence significantly larger of fibrous tissue, which hinder the identification of suspicious signs in breast image. Therefore, this work focus the extensive study of the main segmentation techniques developed to mammographic images in order to determine which are more efficient in the microcalcifications extraction process.
179

Reconstrução de objetos simuladores segmentados aplicáveis à dosimetria de pele / Reconstruction of voxel phantoms for skin dosimetry

Paula Cristina Guimarães Antunes 09 December 2010 (has links)
A radioterapia é uma modalidade terapêutica que utiliza radiações ionizantes para erradicar as células neoplásicas do organismo humano. Um dos requisitos para o sucesso desta metodologia de tratamento está na utilização adequada dos sistemas de planejamento, os quais, dentre outras informações, estimam a dose a ser administrada aos pacientes. Atualmente, códigos de transporte de radiação têm proporcionado grandes subsídios a estes sistemas de planejamento, uma vez que viabilizam avaliações dosimétricas acuradas nos órgãos e tecidos específicos de um paciente. O modelo utilizado por estes códigos para descrever a anatomia humana de forma realista é denominado Objeto Simulador Segmentado (OSS), que consiste na representação das estruturas anatômicas do corpo em discretos elementos de volume (voxels), os quais são diretamente associados aos dados tomográficos. Atualmente, os OSS possíveis de serem inseridos e processados pelo código de transporte MCNP (Monte Carlo N-Particle), apresentam voxels com resoluções da ordem de 3-4 mm. No entanto, tal resolução compromete a discriminação de algumas estruturas finas do corpo, tais como a pele. Neste contexto, o presente estudo propõe a criação de uma rotina de cálculo que discrimine a região da pele, com espessura e localização próximas do real, nos OSS e os habilite para avaliações dosimétricas acuradas. A metodologia proposta consiste na manipulação dos elementos de volume dos OSS de forma a segmentá-los e subdividi-los em diferentes espessuras de pele. A fim de validar os dados obtidos por cálculos, foram realizadas avaliações experimentais de dosimetria de pele em objetos simuladores antropomórficos com dosímetros termoluminescentes. Verificou-se, ao longo deste estudo, a importância de discriminar a região da pele com localização e espessuras próximas do real, uma vez que foram encontradas diferenças significativas entre as estimativas de dose absorvida na região pelas diferentes representações. A metodologia proposta neste estudo far-se-á útil para avaliações dosimétricas acuradas da região de pele para diversos procedimentos radioterápicos, com particular interesse na radioterapia com feixe de elétrons, na qual se destaca a terapia de irradiação de corpo inteiro (TSET Total Skin Electron Therapy), procedimento radioterápico em implementação no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP). / Radiotherapy is a therapeutic modality that utilizes ionizing radiation for the destruction of neoplastic human cells. One of the requirements for this treatment methodology success lays on the appropriate use of planning systems, which performs, among other information, the patients dose distribution estimate. Nowadays, transport codes have been providing huge subsidies to these planning systems, once it enables specific and accurate patient organ and tissue dosimetry. The model utilized by these codes to describe the human anatomy in a realistic way is known as voxel phantoms, which are represented by discrete volume elements (voxels) directly associated to tomographic data. Nowadays, voxel phantoms doable of being inserted and processed by the transport code MCNP (Monte Carlo N-Particle) presents a 3-4 mm image resolution; however, such resolution limits some thin body structure discrimination, such as skin. In this context, this work proposes a calculus routine that discriminates this region with thickness and localization in the voxel phantoms similar to the real, leading to an accurate dosimetric skin dose assessment by the MCNP code. Moreover, this methodology consists in manipulating the voxel phantoms volume elements by segmenting and subdividing it in different skin thickness. In addition to validate the skin dose calculated data, a set of experimental evaluations with thermoluminescent dosimeters were performed in an anthropomorphic phantom. Due to significant differences observed on the dose distribution of several skin representations, it was found that is important to discriminate the skin thickness similar to the real. The presented methodology is useful to obtain an accurate skin dosimetric evaluation for several radiotherapy procedures, with particular interest on the electron beam radiotherapy, in which highlights the whole body irradiation therapy (TSET), a procedure under implementation at the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP).
180

Análise da segmentação tecnológica dos mercados da indústria siderúrgica no Brasil / Analysis of the technological segmentation in the steel industry markets in Brazil

Thais Hortense de Carvalho 20 September 2012 (has links)
O objetivo desta dissertação é analisar a evolução, principalmente nas últimas três décadas, e a configuração atual da indústria siderúrgica no Brasil sob a ótica do paradigma estrutura-conduta-desempenho (ECD), desenvolvido por Joe Bain, e das teorias de estrutura de mercado (em especial das teorias de submercados e de rotas tecnológicas) de John Sutton (1991 e 1998). Pretende-se elucidar as seguintes indagações: o por quê das usinas integradas se manterem no Brasil frente à ascensão das aciarias elétricas (mini-mills) que ocorre no cenário mundial? Qual é a evolução tecnológica dessa indústria e seus impactos sobre sua estrutura? E, por fim, quais são as razões para o uso tanto de carvão vegetal quanto de carvão mineral na produção de aço bruto em grande escala no Brasil, mas não em outros países? Os dois arcabouços teóricos considerados auxiliam na explicação de na indústria siderúrgica do Brasil haver dois submercados independentes que se diferenciam por suas rotas tecnológicas (usinas integradas versus usinas semi-integradas) e por sua classe de produtos (aços planos versus aços longos). Sob a ótica da teoria de Sutton (1998) ainda é possível fazer algumas inferências quanto à tomada de decisão em nível da empresa, a qual se depara com duas estratégias distintas: a de escalada e a de proliferação. A primeira diz respeito ao montante ao ser investido em P&D e a segunda se refere em quantas trajetórias e diferentes grupos de produtos a empresa irá atuar. Diante dessa segmentação da indústria buscou-se, a partir de análise econométrica, considerando os anos de 1996 a 2009, fundamentar as premissas de que tais submercados (aços longos versus planos) têm dinâmicas distintas nas relações entre concentração e investimentos, sendo possível identificar relação causal positiva entre investimentos em tecnologia e concentração na produção, principalmente no submercado produtor de aços longos, ou seja, à medida que aumentam os investimentos em tecnologia, a indústria tem sua estrutura alterada, passando a integrar suas rotas tecnológicas e, consequentemente, elevando a concentração do mercado. Já no submercado de aços planos, fica ilustrada a maturidade deste segmento da indústria siderúrgica no Brasil, com a concentração sendo marginalmente reduzida diante de variações no tamanho do mercado e nos investimentos. Além disso, os resultados econométricos mostram que, em ambos os submercados analisados (aço planos e longos), o papel do BNDES não foi fundamental em afetar a concentração no período de 1996 a 2009, apesar de ter tido esse papel em anos anteriores. / The objective of this dissertation is to analyze the evolution of the steel industry, mainly in the last three decades, and its recent configuration in Brazil under structureconduct- performance paradigm and Sutton\'s theories. It is aimed to answer some questions, such as: why the integrated mills still exist in Brazil as the mini-mills are surging in the world scenario; what is this industry technology evolution and how does it affect the industry structure? And so far, which are the main reasons to the existing of steel mills based on charcoal and coal at the same time, rather than in other countries? The two theoretical frameworks interact in the explanation of the existing of two independent submarkets in the steel industry in Brazil that are distinguished by their technological trajectories (integrated versus mini-mills) and by their list of products (flat versus long steel). From the Sutton\'s theory perspective, it is still possible to highlight some topics related to the firm decisionmaking level, which is faced with two distinct strategies: the escalation and the proliferation parameters. The first is related to the amount to be invested in R&D and the later refers to how many trajectories and groups the company will operate. Based on econometric analysis, in the time period from 1996 to 2009, are valid the assumptions that these submarkets have different dynamics in the relationship between concentration and investments. Also it is possible to identify positive causal effects concerning technology investments and industry concentration mainly on the long steel submarket, reflecting that as investments are increased, the industry structure is amended to integrate their technology trajectories and thus increasing industry concentration. About flat steel submarket it is showed the maturity of this segment as the concentration is marginally reduced in response to variations in market size and investment. Furthermore, in both submarkets (flat and long steel) it is evident that the BNDES\'s role was not crucial in affecting the concentration in the time period from 1996 to 2009, despite having had this role in previous years.

Page generated in 0.1285 seconds