• 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
 
 
Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2005.tde-12082006-000758
Documento
Autor
Nome completo
Joaquim Cezar Felipe
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2005
Orientador
Banca examinadora
Traina, Agma Juci Machado (Presidente)
Furuie, Sergio Shiguemi
Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Scharcanski, Jacob
Título em português
Desenvolvimento de métodos para extração, comparação e análise de características intrínsecas de imagens médicas, visando à recuperação perceptual por conteúdo
Palavras-chave em português
Consultas por similaridade
Diagnóstico auxiliado por computador
Imagens médicas
Recuperação de imagens baseada em conteúdo
Resumo em português
A possibilidade de recuperar e comparar imagens usando as suas características visuais intrínsecas é um recurso valioso para responder a consultas por similaridade em imagens médicas. Desse modo, a agregação desses recursos aos Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) vêm potencializar a utilidade e importância destes no contexto de atividades tais como ensino e treinamento de novos radiologistas, estudos de casos e auxílio ao diagnóstico de forma geral, uma vez que as consultas por similaridade permitem que casos parecidos possam ser facilmente recuperados. O trabalho apresentado nesta tese possui duas vertentes. Primeiro, ele apresenta novos métodos de extração e de características, com o objetivo de obter a essência das imagens, considerando um critério específico. Os atributos obtidos pelos algoritmos de extração são armazenados em vetores de características para posteriormente serem utilizados para indexar e recuperar as imagens baseando-se em seu conteúdo, para responder a consultas por similaridade. Há uma relação próxima entre os vetores de características e as funções de distância utilizadas para compará-los. Assim, a segunda parte deste trabalho trata da proposta, análise e comparação de novas famílias de funções de distância. As funções de distância propostas têm por objetivo tratar o problema do gap semântico, o qual representa o principal obstáculo das funções de distância tradicionais, derivadas da família Lp, quando processam consultas por similaridade. As principais contribuições desta tese incluem o desenvolvimento de novos métodos de extração e comparação de características de imagens, que operam sobre os três principais descritores de baixo nível de imagens: distribuição de cor, textura e forma. Os experimentos realizados mostraram que os ganhos em precisão são maiores para os métodos propostos, quando comparados com algoritmos tradicionais. No que diz respeito às famílias de funções de distância propostas (WAID e SAID), pelos resultados iniciais obtidos, podemos afirmar que eles são bastante promissores no sentido de se aproximarem da expectativa do usuário, no momento de comparar imagens. Os resultados obtidos com esse trabalho podem ser futuramente integrados aos PACS. Particularmente, pretendemos acrescentar novos algoritmos e métodos ao cbPACS, que consiste em um sistema PACS em construção, desenvolvido em uma colaboração entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBDI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP e o Centro de Ciências da Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP
Título em inglês
Development of methods for extraction, comparison and analysis of intrinsic features of medical images, aiming at perceptual content-based retrieval
Palavras-chave em inglês
Computer-aided diagnosis
Content-based image retrieval
Medical images
Similarity retrieval
Resumo em inglês
The ability of retrieving and comparing images using their inherent pictorial information is a valuable asset to answer similarity queries over medical images. Thus, having such resources added in Picture Archiving and Communication Systems (PACS) increase their applicability and importance in the context of teaching and training new radiologists on diagnosing, since that similar cases can be easily retrieved. Similarity queries also play an important role on gathering close images, what allows to perform case studies, as well as to aid on diagnosing. The work presented in this thesis is twofold. First, it presents new feature extraction techniques, which aim at obtaining the essence of the images regarding a given criteria. The features obtained by the algorithms are stored in feature vectors and employed to index and retrieve the images by content, in order to answer similarity queries. There is a close relationship among feature vectors and the distance function employed to compare them. Thus, the second, part of this work concerns the comparison, analysis and proposal of new families of distance functions to compare the features extracted from the images. The distance functions proposed intend to deal with the semantic gap problem, which is the main drawback of the traditional distance functions derived from the Lp metrics when processing similarity queries. The main contributions of this thesis include the development of new image feature extractors that works on the three aspects of raw image data (color distribution, texture and shape). The experiments have shown that the gain in precision are higher for all the feature extractors proposed, when comparing with the state-of-the-art algorithms. Regarding the two families of distance functions WAID and SAID proposed, by the initial experiments performed we can claim that they are very promising on preserving the user expectation when comparing images. The results provided by this work can be straightforwardly integrated to PACS. Particularly, we intend to add the new algorithms and methods to cbPACS, which is under joined development between the Image Data Base Group of Instituto de CiLncias Matemáticas e de Computaçno of USP and Centro de CiLncias de Imagens e Física Médica of Faculdade de Medicina de Ribeirno Preto of USP
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2008-07-04
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, TRAINA, A. J. M., and TRAINA JR, Caetano. A New Family of Distance Functions for Perceptual Similarity Retrieval of Medical Images [doi:10.1007/s10278-007-9084-x]. Journal of Digital Imaging [online], 2009, vol. 22, p. 183-201.
  • FELIPE, Joaquim Cezar, TRAINA, Caetano, and TRAINA, Agma Juci Machado. A New Family of Distance Functions for Perceptual Similarity Retrieval of Medical Images [doi:10.1007/s10278-007-9084-x]. Journal of Digital Imaging [online], 2009, vol. 22, n. 2, p. 183-201.
  • BUGATTI, PEDRO H., et al. <title>A new method to efficiently reduce histogram dimensionality</title> [doi:10.1117/12.770512]. In Medical Imaging, San Diego. , 2008.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, et al. A Low-cost Approach for Effective Shape-based Retrieval and Classification of Medical Images. In 2005 IEEE Intl Workshop on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIRP 2005), Irvine, 2005. Proceedings of the IEEE MIRP.Los Alamitos : IEEE CS, 2005.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, et al. Comparing Images with Distance Functions based on Attribute Interaction. In 21th ACM Symposium on Applied Computing (SAC´06), Dijon, 2006. Proceedings of the 21th ACM Symposium on Applied Computing (SAC). : ACM Press, 2006. Abstract.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, et al. Effective Shape-based Retrieval and Classification of Mammograms. In 21th ACM Symposium on Applied Computing (SAC´06), Dijon, 2006. Proceedings of the 21th ACM SAC 2006. : ACM Press, 2006.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, e TRAINA, A. J. M. Utilizando Características de Textura para Identificação de Tecidos em Imagens Médicas. In 2º Workshop de Informática Médica - WIM'2002 (junto ao Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software - SBES), Gramado, 2002. Anais do 2º Workshop de Informática Médica WIM'2002.Porto Alegre : Sociedade Brasileira de Computação, 2002.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, e TRAINA, A. J. M. Warp Metric Distance: Aprimorando o Uso de Histogramas de Intensidade para Busca por Similaridade em Imagens Médicas. In IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde- CBIS´2004, Ribeirão Preto, 2004. Anais do IX CBIS.São Paulo - SP : Sociedade Brasileira de Informática em Saúde, 2004.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, OLIOTI, Jonatas B., e TRAINA, A. J. M. Discriminação de Aspectos Malignos em Massas Tumorais de Mamografias Usando Características de Forma das Imagens. In V Workshop de Informática Médica - WIM, Porto Alegre, 2005. Anais do WIM´05.Porto Alegre : Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2005.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, TRAINA, A. J. M., and TRAINA JR, Caetano. A New Similarity Measure for Histograms Applied to Content-based Retrieval of Medical Images. In 21th ACM Symposium on Applied Computing (SAC´06), Dijon, 2006. Proceedings of the 21th ACM Symposium on Applied Computing (SAC). : ACM Press, 2006. Abstract.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, TRAINA, A. J. M., and TRAINA JR, Caetano. A new similarity measure for histograms applied to content-based retrieval of medical images. In The 21th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC´06, Dijon, 2006. Proceedings of the ACM SAC´06.New York : ACM Press, 2006. Abstract.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, TRAINA, A. J. M., and TRAINA JR, Caetano. Global Warp Metric Distance: Boosting Content-based Image Retrieval through Histograms. In Seventh IEEE Intl Symposium on Multimedia (ISM 2005), Irvine, 2005. Proceedings of the ISM´05.Los Alamitos : IEEE CS, 2005.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, TRAINA, A. J. M., and TRAINA JR, Caetano. Perceptual Distance Functions for Similarity Retrieval of Medical Images. In 5th International Conference on Image and Video Retrieval (CIVR 2006), Tempe, Arizona,, 2006. Lecture Notes in Computer Science.Berlin : Springer, 2006.
  • FELIPE, Joaquim Cézar, TRAINA, A. J. M., and TRAINA JR, Caetano. Retrieval by Content of Medical Images Using Texture for Tissue Identification. In 16th IEEE Intl. Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS, New York, 2003. Proceedings of the IEEE CBMS.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2003.
  • MARQUES, Paulo Mazzoncini de Azevedo, et al. Redução da Descontinuidade Semântica através da Aplicação de Realimentação de Relevância na Recuperação por Conteúdo de Imagens Mamográficas. In 21 Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica (CBEB), Salvador, 2008. Anais do CBEB 2008.Salvador : Associação Brasileira de Engenharia Biomédica, 2008.
  • MARQUES, Paulo Mazzoncini de Azevedo, et al. Using Relevance Feedback to Reduce the Semantic Gap in Content-based Image Retrieval of Mammographic Masses [doi:10.1109/IEMBS.2008.4649176]. In 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2008), Vancouver, 2008. Anais do IEEE EMBC 2008.Los Alamitos : IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2008.
  • RIBEIRO, Marcela Xavier, et al. Apoiando a Busca por Conteúdo em Imagens Médicas através da Mineração de Regras de Associação Estatísticas. In II Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados, Florianópolis, 2006. Anais do II WAAMD.Porto Alegre : Sociedade Brasileira de Computação, 2006.
  • RIBEIRO, Marcela Xavier, et al. Mining Statistical Association Rules to Select the Most Relevant Medical Image Features. In The First International Workshop on Mining Complex Data 2005, junto ao 5th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2005), Houston, 2005. Proceedings of the 1st Intl. Work. on MCD´05.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2005.
  • RIBEIRO, Marcela Xavier, FELIPE, Joaquim Cézar, e TRAINA, A. J. M. Seleção de Atributos Relevantes para Busca por Similaridades e Classificação de Imagens Médicas. In I WorkShop de Visão Computacional, Piracicaba, 2005. Anais do I WVC.Piracicaba : UNIMEP, 2005. Resumo.
  • SILVA, Marcelo Ponciano da, et al. Including the Perceptual Parameter to Tune the Retrieval Ability of Pulmonary CBIR Systems [doi:10.1109/CBMS.2009.5255399]. In 22nd IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2009), Albuquerque, 2009. Proc. of the CBMS 2009.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2009.
  • RIBEIRO, Marcela Xavier, et al. Mining Statistical Association Rules to Select the Most Relevant Medical Image Features. In D. A. Zighed, et al. Mining Complex Data - Series: Studies in Computational Intelligence [online]. Organizador. Berlin : Springer, 2009{Volume}. chap. 1, p. 113-131.http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12082006-000758/
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2021. Todos os direitos reservados.