Método para detecção de corrupção de imagens DTI em tempo real
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/157823 |
Resumo: | A fim de possibilitar a detecção de corrupção de exames de Imagem por Tensor de Difusão (DTI) em tempo real, desenvolveu-se um método que consiste de ajustar os espectros dos slices das imagens a gaussianas bidimensionais e utilizar os dados resultantes desse processo para classificação via Support-Vector Machine (SVM). Foram utilizados 6652 slices de cinco sujeitos diferentes. Em 1000 iterações nas quais dividiu-se o total de imagens em 90% para treino e 10% para teste, obteve-se uma taxa de acerto média de 96,60% com desvio padrão de 0,67%. Para implementação em tempo real é recomendado o processamento das imagens intercaladamente utilizando dois núcleos de processamento em paralelo. |
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Raffin, Rômulo BergeschBagesteiro, Leia Bernardi2017-05-12T02:24:12Z2016http://hdl.handle.net/10183/157823001021084A fim de possibilitar a detecção de corrupção de exames de Imagem por Tensor de Difusão (DTI) em tempo real, desenvolveu-se um método que consiste de ajustar os espectros dos slices das imagens a gaussianas bidimensionais e utilizar os dados resultantes desse processo para classificação via Support-Vector Machine (SVM). Foram utilizados 6652 slices de cinco sujeitos diferentes. Em 1000 iterações nas quais dividiu-se o total de imagens em 90% para treino e 10% para teste, obteve-se uma taxa de acerto média de 96,60% com desvio padrão de 0,67%. Para implementação em tempo real é recomendado o processamento das imagens intercaladamente utilizando dois núcleos de processamento em paralelo.In order to enable real-time corruption detection of Diffusion Tensor Imaging (DTI) exams, a method consisting of fitting the images’ slices’ spectra and using the data resulting from this process for classification via Support-Vector Machine (SVM) was developed. A set of 6652 slices from five different subjects was used. After 1000 iterations in which the images were divided in two groups (90% for training and 10% for testing), the mean success rate was 96.60% with a standard deviation of 0.67%. For real-time implementation, parallel processing of interweaved slices using two processing cores is recommended.application/pdfporEngenharia elétricaMagnetic resonance imagingDTICorruption detectionMachine learningMétodo para detecção de corrupção de imagens DTI em tempo realinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPorto Alegre, BR-RS2016Engenharia Elétricagraduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001021084.pdf001021084.pdfTexto completoapplication/pdf4761708http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/157823/1/001021084.pdfb121265a6255e5e6308f73ee04849833MD51TEXT001021084.pdf.txt001021084.pdf.txtExtracted Texttext/plain50371http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/157823/2/001021084.pdf.txt60268ffa8e3a045e7e6ea815d8391064MD52THUMBNAIL001021084.pdf.jpg001021084.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1058http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/157823/3/001021084.pdf.jpg33cc547c5c7f1e90ad61e2047b966314MD5310183/1578232018-10-29 09:23:55.365oai:www.lume.ufrgs.br:10183/157823Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-29T12:23:55Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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A fim de possibilitar a detecção de corrupção de exames de Imagem por Tensor de Difusão (DTI) em tempo real, desenvolveu-se um método que consiste de ajustar os espectros dos slices das imagens a gaussianas bidimensionais e utilizar os dados resultantes desse processo para classificação via Support-Vector Machine (SVM). Foram utilizados 6652 slices de cinco sujeitos diferentes. Em 1000 iterações nas quais dividiu-se o total de imagens em 90% para treino e 10% para teste, obteve-se uma taxa de acerto média de 96,60% com desvio padrão de 0,67%. Para implementação em tempo real é recomendado o processamento das imagens intercaladamente utilizando dois núcleos de processamento em paralelo. |
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