Os modelos tridimensionais fornecem uma visão mais completa dos objetos analisados por considerarem a profundidade de cada um deles. Com o crescimento de modelos tridimensionais disponíveis atualmente na área de saúde, se faz necessária a implementação de mecanismos eficientes de busca, que ofereçam formas alternativas para localizar casos de pacientes com determinadas características. A disponibilização de um histórico de imagens similares em relação àquelas pertencentes ao exame do paciente pode auxiliar no diagnóstico oferecendo casos semelhantes. O presente projeto visou desenvolver técnicas para recuperação de imagens médicas tridimensionais com base em seu conteúdo, com foco no contexto médico, mais especificamente na área cardíaca. Pretendeu-se contribuir com a detecção de anomalias por meio da disponibilização de quadros clínicos similares por meio de um protótipo de sistema de consulta. Para alcançar o objetivo proposto foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, definição da base de dados, implementação de extratores e funções de similaridade, construção de um protótipo de sistema de recuperação, realização de testes com imagens médicas e análises dos resultados. Os resultados obtidos com os métodos desenvolvidos foram positivos, alcançando em alguns testes 90% de precisão no retorno da busca. Verificou-se que extratores que levaram em consideração a informação espacial das deformações obtiveram um resultado melhor do que os métodos que analisaram os modelos sob uma perspectiva global. Estes resultados confirmaram o potencial que a recuperação por conteúdo possui no contexto médico podendo auxiliar na composição de diagnósticos, além de contribuir com a área de Computação no sentido de ter desenvolvido técnicas para recuperação por conteúdo no domínio de modelos tridimensionais. / Three-dimensional models provide a more complete view about objects analyzed by considering their depth. Considering the growth of three-dimensional models currently available in Health area, it is necessary to implement ecient query mechanisms that oer alternative ways to locate cases of patients with certain characteristics. Providing a images historical similar to those belonging to the patient can aided the diagnosis oering similar clinical cases. This project aimed to develop techniques to recovery three-dimensional medical images based on their content and apply them in the medical context, specically in the Cardiology area. This project intended to contribute to the detection of anomalies making available similar clinical cases, throught a prototype of query system. To achieve the proposed objectives the following phases are planned: literature review, denition of the database that will be used, extractors and similarity functions implementation, cons-truction of a retrieval system prototype, conduction of tests with medical imaging and analysis of results. The results obtained with the methods developed were positive, in some tests were achieved 90% of accuracy in the search return. It was found that descrip-tors that took into account the spatial information of the deformations obtained a better result than the methods which analyzed the models from a global perspective. These results conrmed the potential of content based retrieval has in the medical context to assist in diagnosis composition as well as contributing to the Computing eld in the sense of had developed content based retrieval methods on three-dimensional models domain.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-23092013-152421 |
Date | 31 July 2013 |
Creators | Leila Cristina Carneiro Bergamasco |
Contributors | Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques, Helton Hideraldo Biscaro, Richard Halti Cabral |
Publisher | Universidade de São Paulo, Sistemas de Informação, USP, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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