Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Campo, Camilo Yamauchi
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-085732/
Resumo: Os sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR - Content-Based Irnage Retneval) vêm sendo bastante estudados e pesquisados atualmente. Isso ocorre especialmente devido às áreas de aplicabilidade, entre as quais tem-se a área médica, onde há uma enorme quantidade de informação armazenada em forma de imagens. Muitas das consultas de interesse dos médicos visam procurar imagens de pacientes que tenham semelhança entre si. Desse modo, estudos de casos, diagnósticos e tratamentos podem ser verificados e comparados baseando-se apenas na imagem e não em descrições textuais sobre elas. Atualmente, os sistemas PACS (Picture Archiving and Communication Systems) nã,o são capazes de realizar consultas de imagens por similaridades. O trabalho aqui apresentado implementa um recurso adicional para um PACS com suporte a consultas por similaridade, ampliando o poder de recuperação de imagens através de histogramas. Este recurso permite que o sistema seja capaz de realizar buscas em imagens mesmo com algumas variações de intensidade de brilho, o que é um problema comum já que a aquisição de imagens é realizada por diversos equipamentos e mesmo com diferentes configurações.
id USP_082143b9399dbb1c11a0352d929c076c
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-25032015-085732
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicasBoosting the power of Content-based image retrieval techniques using adaptative histograms: applications in medical images.Não disponívelNot availableOs sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR - Content-Based Irnage Retneval) vêm sendo bastante estudados e pesquisados atualmente. Isso ocorre especialmente devido às áreas de aplicabilidade, entre as quais tem-se a área médica, onde há uma enorme quantidade de informação armazenada em forma de imagens. Muitas das consultas de interesse dos médicos visam procurar imagens de pacientes que tenham semelhança entre si. Desse modo, estudos de casos, diagnósticos e tratamentos podem ser verificados e comparados baseando-se apenas na imagem e não em descrições textuais sobre elas. Atualmente, os sistemas PACS (Picture Archiving and Communication Systems) nã,o são capazes de realizar consultas de imagens por similaridades. O trabalho aqui apresentado implementa um recurso adicional para um PACS com suporte a consultas por similaridade, ampliando o poder de recuperação de imagens através de histogramas. Este recurso permite que o sistema seja capaz de realizar buscas em imagens mesmo com algumas variações de intensidade de brilho, o que é um problema comum já que a aquisição de imagens é realizada por diversos equipamentos e mesmo com diferentes configurações.In the last few years there is a great effort on developing the Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems. This is due to their applicability in many fields that deal with images, including particularly the medicine, because the ever increasing volume of data generated by image cxams. Many times the physicians try to find images that are similar regarding some specific aspect. Therefore, case studies, diagnosis and treatment can be compared and checked based only on the pictoríal information of the images. The traditional Picture Archiving and Communication Systems (PACS) do not support similarity queries. Thus, this work presents a new technique to improve the execution of similarity queries based on the brightness histogram of images. This technique allows the system to compare, by histograms, images with brightness variations, bypassing a claimed drawback of histograms to characterize images. This brightness variation is a common problern in acquiring images, as different devices and settings can be used to generate them, producing different brightness distribution over the whole image.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPTraina, Agma Juci MachadoCampo, Camilo Yamauchi2004-03-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-085732/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2017-09-04T21:06:17Zoai:teses.usp.br:tde-25032015-085732Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212017-09-04T21:06:17Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
Boosting the power of Content-based image retrieval techniques using adaptative histograms: applications in medical images.
title Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
spellingShingle Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
Campo, Camilo Yamauchi
Não disponível
Not available
title_short Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
title_full Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
title_fullStr Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
title_full_unstemmed Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
title_sort Ampliando o poder de recuperação de imagens por conteúdo utilizando histogramas adaptados: aplicações em imagens médicas
author Campo, Camilo Yamauchi
author_facet Campo, Camilo Yamauchi
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Traina, Agma Juci Machado
dc.contributor.author.fl_str_mv Campo, Camilo Yamauchi
dc.subject.por.fl_str_mv Não disponível
Not available
topic Não disponível
Not available
description Os sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR - Content-Based Irnage Retneval) vêm sendo bastante estudados e pesquisados atualmente. Isso ocorre especialmente devido às áreas de aplicabilidade, entre as quais tem-se a área médica, onde há uma enorme quantidade de informação armazenada em forma de imagens. Muitas das consultas de interesse dos médicos visam procurar imagens de pacientes que tenham semelhança entre si. Desse modo, estudos de casos, diagnósticos e tratamentos podem ser verificados e comparados baseando-se apenas na imagem e não em descrições textuais sobre elas. Atualmente, os sistemas PACS (Picture Archiving and Communication Systems) nã,o são capazes de realizar consultas de imagens por similaridades. O trabalho aqui apresentado implementa um recurso adicional para um PACS com suporte a consultas por similaridade, ampliando o poder de recuperação de imagens através de histogramas. Este recurso permite que o sistema seja capaz de realizar buscas em imagens mesmo com algumas variações de intensidade de brilho, o que é um problema comum já que a aquisição de imagens é realizada por diversos equipamentos e mesmo com diferentes configurações.
publishDate 2004
dc.date.none.fl_str_mv 2004-03-29
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-085732/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-085732/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257324184403968

Registros relacionados