• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.55.2008.tde-16022009-144432
Document
Author
Full name
Marcela Xavier Ribeiro
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2008
Supervisor
Committee
Traina, Agma Juci Machado (President)
Bellon, Olga Regina Pereira
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Gonçalves, Marcos André
Santos, Antonio Carlos dos
Title in Portuguese
Suporte a sistemas de auxílio ao diagnóstico e de recuperação de imagens por conteúdo usando mineração de regras de associação
Keywords in Portuguese
Auxílio ao diagnóstico médico
Mineração de imagens
Mineração de regras de associação
Abstract in Portuguese
Neste trabalho, a mineração de regras de associação é utilizada para dar suporte a dois tipos de sistemas médicos: os sistemas de busca por conteúdo em imagens (Content-based Image Retrieval - CBIR) e os sistemas de auxílio ao diagnóstico (Computer Aided Diagnosis - CAD). Na busca por conteúdo, regras de associação são empregadas para reduzir a dimensionalidade dos vetores de características que representam as imagens e para diminuir o ``gap semântico'', que existe entre as características de baixo nível das imagens e seu significado semântico. O algoritmo StARMiner (Statistical Association Rule Miner) foi desenvolvido para associar características de baixo nível das imagens com o seu significado semântico, sendo também utilizado para realizar seleção de características em bases de imagens médicas, melhorando a precisão dos sistemas CBIR. Para dar suporte aos sistemas CAD, o método IDEA (Image Diagnosis Enhancement through Association rules) foi desenvolvido. Nesse método regras de associação são empregadas para sugerir uma segunda opinião ou diagnóstico preliminar de uma nova imagem para o radiologista. A segunda opinião automaticamente gerada pelo método pode acelerar o processo de diagnóstico de uma imagem ou reforçar uma hipótese, trazendo ao especialista médico um apoio estatístico da situação sendo analisada. Dois novos algoritmos foram propostos: um para pré-processar as características de baixo nível das imagens médicas e, o outro, para propor diagnósticos baseados em regras de associação. Vários experimentos foram realizados para validar os métodos desenvolvidos. Os experimentos realizados indicam que o uso de regras de associação pode contribuir para melhorar a busca por conteúdo e o diagnóstico de imagens médicas, consistindo numa poderosa ferramenta para descoberta de padrões em sistemas médicos
Title in English
Supporting Computer-Aided Diagnosis and Content-Based Image Retrieval Systems through Association Rule Mining
Keywords in English
Association rule mining
Computer-aided diagnosis
Image mining
Abstract in English
In this work we take advantage of association rule mining to support two types of medical systems: the Content-based Image Retrieval (CBIR) and the Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems. For content-based retrieval, association rules are employed to reduce the dimensionality of the feature vectors that represent the images and to diminish the semantic gap that exists between low-level features and its high-level semantical meaning. The StARMiner (Statistical Association Rule Miner) algorithm was developed to associate low-level features with their semantical meaning. StARMiner is also employed to perform feature selection in medical image datasets, improving the precision of CBIR systems. To improve CAD systems, we developed the IDEA (Image Diagnosis Enhancement through Association rules) method. Association rules are employed to suggest a second opinion to the radiologist or a preliminary diagnosis of a new image. A second opinion automatically obtained can accelerate the process of diagnosing or strengthen a hypothesis, giving to the physician a statistical support to the decision making process. Two new algorithms are developed to support the IDEA method: to pre-process low-level features and to propose a diagnosis based on association rules. We performed several experiments to validate the developed methods. The results indicate that association rules can be successfully applied to improve CBIR and CAD systems, empowering the arsenal of techniques to support medical image analysis in medical systems
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2009-05-21
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.