Estudo comparativo de técnicas de segmentação de imagens 3D aplicadas ao exame experimental de sudorese iodo-amido

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Tiago Antonio da, 1990-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635499
Resumo: Orientador: Marco Antonio Garcia de Carvalho
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spelling Estudo comparativo de técnicas de segmentação de imagens 3D aplicadas ao exame experimental de sudorese iodo-amidoComparative study of 3D image segmentation techniques applied to the experimental iodine-starch sweating examExame de sudoreseSegmentação de imagens médicasAlgoritmos computacionaisAlgoritmo K-meansSweat testMedical image segmentationComputer algorithmsK-means algorithmOrientador: Marco Antonio Garcia de CarvalhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: O exame experimental de sudorese iodo-amido tem como objetivo auxiliar o diagnóstico de problemas no sistema nervoso, revelando áreas de anidrose e de hipoidrose por meio da reação química entre as secreções aquosas do paciente e um composto de iodo-amido. A reação acontece quando o paciente é induzido a transpirar dentro de uma câmara aquecida por um determinado período de tempo. Na sequência, um profissional da área de saúde avalia de forma visual as regiões de interesse, completando um processo que pode levar tempo e desconforto ao paciente. Dessa forma as soluções computacionais podem contribuir para a melhoria da eficácia e reduzir o tempo total de realização do exame. Neste trabalho realizou-se um estudo comparativo de técnicas de segmentação de imagens 3D de pacientes obtidas pelo dispositivo Microsoft Kinect® após a realização do exame. Foram comparadas as imagens segmentadas via K-Means e uma técnica de Crescimento de Regiões, nos modelos de cor RGB e CIELab, com imagens de referência (golden standard) produzidas por um especialista que definem a melhor segmentação possível para as regiões de anidrose e hipoidróticas. Para determinar a melhor estratégia de segmentação foram elaborados mais de cem cenários de experimentos variando os parâmetros de entrada das técnicas e modelos de cor. Ao término dos experimentos foram calculadas as métricas: precisão, revocação, acurácia e medida-F para cada um dos cenários. Assim, concluiu-se que a técnica K-Means (acurácia de 93,18% para anidrose e 86,98% para anidrose e hipoidrose) e Crescimento de Regiões (com acurácia de 92,94% para anidrose e 85,12% para anidrose e hipoidrose), ambas no modelo de cor CIELab, são praticamente equivalentes. Entretanto, pode-se perceber uma vantagem na segmentação via Crescimento de Regiões devido sua execução ser feita de forma não supervisionadaAbstract: The experimental exam of sweating iodine-starch aims to aid the diagnosis of problems in the nervous system, revealing areas of anhidrosis and hypohidrosis through the chemical reaction between the patient's aqueous secretions and an iodine-starch compound. The reaction happens when the patient is induced to perspire inside a heated chamber for a certain period of time. Following this, a healthcare professional visually evaluates the regions of interest, and completes a process that can take time and it may be uncomfortable to the patient. In this way, the computational solutions may contribute to the improvement of the effectiveness. It also may reduce the total time of accomplishment of the examination. In this work, a comparative study of 3D image segmentation techniques of patients was made. The 3D was obtained by the Microsoft Kinect® device after the exams were made. K-Means segmented images and a Region Growing technique were compared, in the RGB and CIELab color models, to reference images (golden standard) produced by a specialist that defined the very best segmentation for the anhydrous and hypohidrotic regions. To determine the best segmentation strategy, more than one hundred experiment scenarios were elaborated by varying the input parameters of techniques and color models. At the end of the experiments, the accuracy, recall, accuracy and F-measure metrics were calculated for each of the scenarios. Thus, the K-Means technique (accuracy of 93.18% for anhidrosis and 86.98% for anhidrosis and hypohidrosis) and Region Growing (with an accuracy of 92.94% for anhidrosis and 85.12% for anhidrosis and hypohidrosis), both in the CIELab color model, are practically equivalent. However, it is possible to note an advantage in the segmentation via Region Growing, because its performance is gave in an unsupervised wayMestradoSistemas de Informação e ComunicaçãoMestre em Tecnologia[s.n.]Carvalho, Marco Antonio Garcia de, 1970-Martins Pedro, Paulo SérgioSilva, Leandro Nunes de CastroUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Tiago Antonio da, 1990-20182018-11-29T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (80 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635499SILVA, Tiago Antonio da. Estudo comparativo de técnicas de segmentação de imagens 3D aplicadas ao exame experimental de sudorese iodo-amido. 2018. 1 recurso online (80 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635499. 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