Classificação de úlceras venosas dermatológicas para apoio a consultas por similaridade utilizando superpixels e aprendizado profundo (2019)
- Authors:
- Autor USP: BLANCO, GUSTAVO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; DERMATOLOGIA; DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
- Keywords: CBIR; CBIR; CNN; CNN; Consultas por similaridade; Image processing; Similarity search
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (do inglês Content-based ImageRetrieval - CBIR) têm sido cada vez mais utilizados em diversas aplicações de tratamento e análise de imagens, devido a dois fatores: CBIR é um procedimento que pode ser feito automaticamente, permitindo tratar o grande volume de imagens adquiridos em hospitais, e também é a base para o processamento de consultas por similaridade. No contexto médico tais sistemas auxiliam em diversas tarefas, desde treinamento de profissionais até em sistemas de auxílio a diagnóstico (do inglês Computer-Aided Diagnosis - CAD). Um sistema computacional capaz de comparar e classificar imagens obtidas em exames de pacientes utilizando uma base prévia de conhecimento poderia agilizar o atendimento da população e fornecer aos especialistas informações relevantes de forma rápida e simples. Neste trabalho, o foco foi na análise de imagens de úlceras venosas. Foram desenvolvidas duas técnicas para classificação dessas imagens. A primeira, denominada Counting-Labels Similarity Measure (CL-Measure) possuia vantagem de lidar com imagens segmentadas de forma automática, por superpixels, e ser versátil o suficiente para permitir adaptação para outros domínios. A ideia principal do CL-Measure consiste na criação de sub-imagens baseadas em uma classificação prévia, calcular a distância entre elas e agregar as distâncias parciais obtidas a partir de uma função apropriada. A segunda técnica, denominada Quality of Tissues fromDermatological Ulcers(QTDU), faz uso de redes convolucionais (CNNs) para rotulação dos superpixels com a vantagem de compor todo o processo de identificação de características e classificação, dispensando a necessidade de identificar qual o extrator de características mais adequado para o contexto em questão. Experimentos realizados sobre a base de imagens analisada, utilizando 179572 super pixels divididos em 4 classes, indicam que a QTDU é a abordagem mais eficaz até o momento para o contexto de classificação de imagens dermatológicas, com médias de AUC=0,986, sensitividade = 0,97,e especificidade=0,974 superando as abordagens anteriores baseadas em aprendizado de máquina em 11;7% e 8;2% considerando o coeficiente KAPPAeF-Measure, respectivamente.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 01.04.2019
-
ABNT
BLANCO, Gustavo. Classificação de úlceras venosas dermatológicas para apoio a consultas por similaridade utilizando superpixels e aprendizado profundo. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-162252/. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Blanco, G. (2019). Classificação de úlceras venosas dermatológicas para apoio a consultas por similaridade utilizando superpixels e aprendizado profundo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-162252/ -
NLM
Blanco G. Classificação de úlceras venosas dermatológicas para apoio a consultas por similaridade utilizando superpixels e aprendizado profundo [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-162252/ -
Vancouver
Blanco G. Classificação de úlceras venosas dermatológicas para apoio a consultas por similaridade utilizando superpixels e aprendizado profundo [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-162252/
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