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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2009.tde-15052009-110247
Documento
Autor
Nome completo
Marcelo Ponciano da Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2009
Orientador
Banca examinadora
Traina, Agma Juci Machado (Presidente)
Felipe, Joaquim Cezar
Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo
Título em português
Processamento de consultas por similaridade em imagens médicas visando à recuperação perceptual guiada pelo usuário
Palavras-chave em português
Consultas por Similaridade
Processamento de Imagens Médicas
Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo
Resumo em português
O aumento da geração e do intercâmbio de imagens médicas digitais tem incentivado profissionais da computação a criarem ferramentas para manipulação, armazenamento e busca por similaridade dessas imagens. As ferramentas de recuperação de imagens por conteúdo, foco desse trabalho, têm a função de auxiliar na tomada de decisão e na prática da medicina baseada em estudo de casos semelhantes. Porém, seus principais obstáculos são conseguir uma rápida recuperação de imagens armazenadas em grandes bases e reduzir o gap semântico, caracterizado pela divergência entre o resultado obtido pelo computador e aquele esperado pelo médico. No presente trabalho, uma análise das funções de distância e dos descritores computacionais de características está sendo realizada com o objetivo de encontrar uma aproximação eficiente entre os métodos de extração de características de baixo nível e os parâmetros de percepção do médico (de alto nível) envolvidos na análise de imagens. O trabalho de integração desses três elementos (Extratores de Características, Função de Distância e Parâmetro Perceptual) resultou na criação de operadores de similaridade, que podem ser utilizados para aproximar o sistema computacional ao usuário final, visto que serão recuperadas imagens de acordo com a percepção de similaridade do médico, usuário final do sistema
Título em inglês
Similarity Queries Processing Aimed at Retrieving Medical Images Guided by the User´s Perception
Palavras-chave em inglês
Content-Based Image Retrieval
Medical Image Processing
Similarity Queries
Resumo em inglês
The continuous growth of the medical images generation and their use in the day-to-day procedures in hospitals and medical centers has motivated the computer science researchers to develop algorithms, methods and tools to store, search and retrieve images by their content. Therefore, the content-based image retrieval (CBIR) field is also growing at a very fast pace. Algorithms and tools for CBIR, which are at the core of this work, can help on the decision making process when the specialist is composing the images analysis. This is based on the fact that the specialist can retrieve similar cases to the one under evaluation. However, the main reservation about the use of CBIR is to achieve a fast and effective retrieval, in the sense that the specialist gets what is expected for. That is, the problem is to bridge the semantic gap given by the divergence among the result automatically delivered by the system and what the user is expecting. In this work it is proposed the perceptual parameter, which adds to the relationship between the feature extraction algorithms and distance functions aimed at finding the best combination to deliver to the user what he/she expected from the query. Therefore, this research integrated the three main elements of similarity queries: the image features, the distance function and the perceptual parameter, what resulted in searching operators. The experiments performed show that these operators can narrow the distance between the system and the specialist, contributing to bridge the semantic gap
 
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Data de Publicação
2009-05-22
 
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