Estudo de métodos para o refinamento de segmentação em imagens de ressonância magnética cerebral
| dc.contributor.advisor | Carvalho, Tiago José de | |
| dc.contributor.author | Borges, Camila dos Santos | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-15T15:34:40Z | |
| dc.date.available | 2024-03-15T15:34:40Z | |
| dc.date.issued | 2017-12-04 | |
| dc.description.abstract | Desde a descoberta das imagens médicas, estas vem sendo um grande pilar na medicina atual. Essas imagens tornaram-se base de diagnósticos, considerando que permitem a análise da estrutura interna de um paciente sem que seja necessário a utilização de métodos invasivos. Automatização de processos é um foco de diversos estudos. Na medicina inclusive, esses tipos de estudo passam a ser de grande importância, visto que diversos procedimentos realizados por especialistas da área tendem a ser cansativos e maçantes. Um exemplo desses procedimentos, é a análise de imagens médicas. Existem métodos que auxiliam o profissional na identificação de partes importantes da imagem, como as segmentações semiautomáticas ou automáticas. Porém, tais métodos de segmentação são propensos a erros. Dessa forma, notou-se a necessidade de desenvolvimento de métodos complementares à segmentação que tornem a análise das imagens médicas mais eficiente. O foco deste trabalho é o estudo e implementação de um algoritmo capaz de classificar pixels de imagens e gerar imagens classificadas automaticamente. O método consiste em treinar classificadores de diferentes formas, utilizar esses classificadores, separadamente, para a classificação de imagens de teste, gerar uma nova imagem classificada e fazer a junção da imagem classificada gerada com a versão segmentada desta mesma imagem. Apesar de terem sido implementados quatro formas diferentes de treinar um classificador, concluiu-se, com base nos experimentos realizados, que o descritor Vizinhança 1 foi o mais eficiente. Mesmo com bons resultados, muito tem para estudar e experimentar em relação aos métodos propostos para aprimorar os resultados e tornar a utilização do método viável em ambientes reais. | |
| dc.description.abstract2 | Since medical images’ discovery, they have been a major pillars in the current medicine. They’ve become a basis of diagnoses, considering it allows the analysis of the internal structures of a patient without the use of invasive methods. Processes automatization it’s a focus of several research. In medicine, including, these kind of research have a great importance, since several processes done by specialists tends to be tiring and dull. An example of these processes, is medical images’ analysis. There are methods that helps specialists to indentify importants areas of image, like semi-automatic segmentation and automatic segmentation. However, these segmentation methods are likely to make mistakes. Thus, it was observed the need to develop complementary methods to segmentation, that makes medical images analysis more efficient. The focus of this work is to study and to implement an algorithm capable of classify pixels of images and generate a new classified image automatically. This method consists on training classifiers in differents ways, use them, separately, to classify tests images, generate a new classified image and merge this one with an segmented version of it. Although four different ways of training a classifier were implemented, it was concluded that the descriptor Neighborhood 1 was the most efficient, based on the experiments. Even with good results, there’s a lot of things to study and experiment about the methods proposed to improve the results and make them use viable in real environments. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | BORGES, Camila dos Santos. Estudo de métodos para o refinamento de segmentação em imagens de ressonância magnética cerebral. 2017. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus Campinas, 2017. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/716 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | CAMPINAS | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Classificação de imagens | |
| dc.subject.keywords | Descritores | |
| dc.subject.keywords | Classificadores | |
| dc.subject.keywords | Textura | |
| dc.subject.keywords | Anomalias em imagens médicas | |
| dc.subject.keywords | Reconhecimento de padrões | |
| dc.title | Estudo de métodos para o refinamento de segmentação em imagens de ressonância magnética cerebral | |
| dc.title.alternative | Study of methods for segmentation refinement in brain magnetic resonance images | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |