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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.3.2009.tde-02062009-160937
Document
Auteur
Nom complet
Leandro Augusto da Silva
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2009
Directeur
Jury
Del Moral Hernandez, Emilio (Président)
Minghim, Rosane
Netto, Marcio Lobo
Ropero Peláez, Francisco Javier
Thomaz, Carlos Eduardo
Titre en portugais
Categorização de imagens médicas baseada em transformada wavelet e mapas auto-organizáveis.
Mots-clés en portugais
Análise de conglomerados
Análise de dados
Análise de ondaletas
Descoberta de conhecimento
Imagem digital (sistemas; processos)
Mineração de dados
Redes neurais (classificação)
Resumé en portugais
Nos tempos atuais, as imagens médicas são fonte de dados fundamentais na medicina moderna. As imagens armazenadas em uma base de dados de acordo com as respectivas categorias são um importante passo para aplicações como mineração de dados e recuperação de imagens por conteúdo. Estas aplicações podem apoiar médicos e estudantes na decisão de diagnóstico, permitir pesquisas e ser usadas como material didático. O trabalho propõe o uso de Mapas Auto-Organizáveis (SOM) e TransformadaWavelet combinada com momentos de Hu para a categorização de imagens médicas. Para tanto, são realizados experimentos para definição do tamanho do mapa SOM, uso do mesmo na categorização, definição da melhor família wavelet e nível de decomposição, sumarização dos coeficientes wavelets descartados por momento de Hu e experimentos comparativos com outras abordagens de categorização. Além dos experimentos de classificação comparativos em termos de taxa de acerto, é apresentada uma proposta de contribuição para uso do Mapa SOM na classificação. Nesta proposta, os resultados de classificação e o tempo de recurso computacional despendido pelo Mapa SOM mostram-se eficientes, quando comparados aos resultados e tempo apresentados pelo tradicional classificador K vizinhos mais próximos.
Titre en anglais
Medical image categorization based in wavelet transform and self-organizing maps.
Mots-clés en anglais
Artificial neural networks
Data clustering
Medical image
Wavelet transform
Resumé en anglais
Nowadays, images are fundamental data source in modern medicine. The images stored in a database according with categories are an important step for data mining and contentbased image retrieval. They can support doctors and students in diagnostic decisions and provide research and didactic material. This work addresses the use of Self-Organizing Map (SOM) and discrete wavelet transform joint with Hus moments to medical image categorization. Furthermore, extensive experiments to define map size were done, employing the map in categorization, the best wavelet family and level of decomposition were defined, the coefficient discarded was summarized by Hus moments and contrastive studies with another successfull approach of categorization were done. Moreover, an approach to use SOM map in categorization is addressed, in which the SOM map for classification carried on better performance and computational time than traditional K nearest neighbor algorithm.
 
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Date de Publication
2009-07-06
 
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