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Criação de uma metodologia computacional para a segmentação bimodal de patologias timpânicas

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçao. / Made available in DSpace on 2012-10-24T00:00:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1
262272.pdf: 1290971 bytes, checksum: a92b65626a1cd24583963fcf5039e4f1 (MD5) / Este trabalho mostra o desenvolvimento de uma metodologia computacional para fazer a segmentação bimodal de patologias timpânicas em imagens videotoscópicas digitais. Baseado nas necessidades apresentadas pelo Centro de Otite Média Crônica do Brasil, onde são efetuadas diariamente várias videotoscopias digitais, verificou-se a necessidade de quantificar computacionalmente tais patologias. As imagens videotoscópicas possuem baixo contraste e um reduzido conjunto de cores. Estes fatores tornam o desenvolvimento de uma metodologia semi-automatizada mais viável do que o desenvolvimento de uma metodologia totalmente automatizada. Depois de segmentada a imagem videotoscópica, é possível efetuar a mensuração das patologias segmentadas. Esta mensuração permite o acompanhamento da evolução da patologia e dos tratamentos aplicados à patologia. Para o processo de mensuração foi necessário criar um método de definição da área timpânica, a qual será comparada com a área da patologia para se obter o percentual afetado. Os resultados obtidos com o uso da metodologia desenvolvida foram submetidos a processos de validação por similaridade conhecidos como Rand e BGM, os resultados foram também submetidos a cálculos para aferir as áreas percentuais obtidas que representam resultados falso-positivos ou falso-negativos.

This work presents the development of a computational methodology for the bimodal segmentation of tympanic pathologies in digital video-otoscopic images. Based on the needs exposed by the Brazilian Chronic Otitis Media Center, where several video-otoscopic images are produced daily, the need to computationally quantify such pathologies arose. Video-otoscopic images possess a low contrast and a limited set of colors. These factors make the development of a semiautomated methodology more feasible than the development of a completely automated methodology. After the video-otoscopic image has been segmented, one can measure the pathologies that were segmented. This measuring allows the follow-up of the pathology and the treatment thereof. A method for the definition of the tympanic area was devised so that the ratio between the pathology area and the tympanic area can be computed. The results obtained by using the methodology underwent two similarity-based validation processes, Rand and BGM. They were also subjected to calculations aiming at determining the percentage of the pathology areas that was misclassified and thus yielded false-positives or false-negatives.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/91534
Date January 2008
CreatorsHeck Junior, Vilson
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Comunello, Eros
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format1v| ils., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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