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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2016.tde-17112016-101608
Document
Auteur
Nom complet
Paulo Duarte Barbieri
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2016
Directeur
Jury
Traina, Agma Juci Machado (Président)
Barbosa, Marcello Henrique Nogueira
Schiabel, Homero
Titre en portugais
Explorando superpixels para a segmentação semiautomática de imagens médicas para recuperação por conteúdo
Mots-clés en portugais
Corpos vertebrais
Imagens médicas
Segmentação
Superpixels
Resumé en portugais
Nesse trabalho foi desenvolvido o método VBSeg, um método de segmentação semiautomático de corpos vertebrais, que utiliza superpixels para aumentar a eficiência de técnicas de segmentação de imagens já estabelecidas na literatura, sem perder qualidade do resultado final. Experimentos mostraram que o uso de superpixels melhorou o resultado da segmentação dos corpos vertebrais em até 18%, além de aumentar a eficiência desses métodos, deixando a execução dos algoritmos de segmentação pelo menos 38% mais rápida. Além disso, o método desenvolvido possui baixa dependência do nível de especialidade do usuário e apresentou resultados comparáveis ao método Watershed, um método bem estabelecido na área de segmentação de imagens. Contudo, o método VBSeg segmentou 100% dos corpos vertebrais das imagens analisadas, enquanto que o método Watershed deixou de segmentar 44% dos corpos.
Titre en anglais
Exploring superpixels to semi automatic medical image segmentation for content-based image retrieval
Mots-clés en anglais
Medical images
Segmentation
Superpixels
Vertebral bodys
Resumé en anglais
This work presents the development of a semiautomatic vertebral body segmentation method VBSeg, which uses superpixels to increase effi- ciency of well established image segmentation methods without losing quality. Experiments have shown motivating results with superpixels im- proving vertebral bodies segmentation in 18% and making segmentation algorithms at least 38% faster. Furthermore, our VBSeg method has low dependency on the level of expertise and got similar results to Watershed method, a well-established image segmentation method. However, VB- Seg method was able to segment 100% of the analyzed vertebral bodies while Watershed method missed 44% of those.
 
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Date de Publication
2016-11-17
 
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