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Explorando superpixels para a segmentação semiautomática de imagens médicas para recuperação por conteúdo / Exploring superpixels to semi automatic medical image segmentation for content-based image retrieval

Nesse trabalho foi desenvolvido o método VBSeg, um método de segmentação semiautomático de corpos vertebrais, que utiliza superpixels para aumentar a eficiência de técnicas de segmentação de imagens já estabelecidas na literatura, sem perder qualidade do resultado final. Experimentos mostraram que o uso de superpixels melhorou o resultado da segmentação dos corpos vertebrais em até 18%, além de aumentar a eficiência desses métodos, deixando a execução dos algoritmos de segmentação pelo menos 38% mais rápida. Além disso, o método desenvolvido possui baixa dependência do nível de especialidade do usuário e apresentou resultados comparáveis ao método Watershed, um método bem estabelecido na área de segmentação de imagens. Contudo, o método VBSeg segmentou 100% dos corpos vertebrais das imagens analisadas, enquanto que o método Watershed deixou de segmentar 44% dos corpos. / This work presents the development of a semiautomatic vertebral body segmentation method VBSeg, which uses superpixels to increase effi- ciency of well established image segmentation methods without losing quality. Experiments have shown motivating results with superpixels im- proving vertebral bodies segmentation in 18% and making segmentation algorithms at least 38% faster. Furthermore, our VBSeg method has low dependency on the level of expertise and got similar results to Watershed method, a well-established image segmentation method. However, VB- Seg method was able to segment 100% of the analyzed vertebral bodies while Watershed method missed 44% of those.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-17112016-101608
Date03 June 2016
CreatorsBarbieri, Paulo Duarte
ContributorsTraina, Agma Juci Machado
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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