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Previous issue date: 2006-11-09 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In the present work it is shown the proposal and the development of extraction of images, as well as some improvements proposed in other segmentation techniques
and classification, with objective of recognizing pathology in medical images of the blood. The automatic identification of those diseases makes possible the most necessary diagnosis and with larger speed. The approach of the present work follows the stages of segmentation of the images, extraction of the visual characteristics and the classification of the pathology. In the segmentation stage the separation technique is applied by color for obtaining of the red blood cells borders, of the leukocytes and of the platelets. The extraction is the stage where the cells are separate from the image, this extraction is accomplished through proposed procedures and developed for this aim at. Finally, the classification is executed through similarities among the images of the leucócitos, using statistical techniques among spatiograms. The results were shown promising as the viability of the application of the methodology in support systems to the diagnosis for images, due to simplicity of the application of the same ones as well as of the obtained results. / No presente trabalho mostra-se a proposta e o desenvolvimento de extração de imagens, bem como algumas melhorias propostas em outras técnicas de segmentação
e classificação, com objetivo de reconhecer hematopatologias em imagens médicas do sangue. A identificação automática dessas doenças viabiliza o diagnóstico mais preciso e com maior rapidez. A abordagem do presente trabalho segue as etapas de segmentação das imagens, extração das características visuais e a classificação da patologia. Na etapa de segmentação é aplicada a técnica de separação por cor para obtenção das bordas de hemácias, dos leucócitos e das plaquetas. A extração é a etapa onde as células são separadas da imagem, esta extração é realizada através de procedimentos propostos e desenvolvidos para este objetivo. Por fim, a classificação é executada por meio de similaridades entre as imagens dos leucócitos, usando técnicas estatísticas
entre spatiograms. Os resultados mostraram-se promissores quanto a viabilidade da aplicação da metodologia em sistemas de apoio ao diagnóstico por imagens, devido a simplicidade
da aplicação das mesmas bem como dos resultados obtidos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/2942 |
| Date | 09 November 2006 |
| Creators | Balduino, Luiz Wanderley Nagata |
| Contributors | Nascimento, Ayres Mardem Almeida do |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, BR, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600 |
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