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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:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-17112016-101608
Date03 June 2016
CreatorsPaulo Duarte Barbieri
ContributorsAgma Juci Machado Traina, Marcello Henrique Nogueira Barbosa, Homero Schiabel
PublisherUniversidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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