Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Raymundo, Evandra Maria
Data de Publicação: 2009
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/18/18152/tde-17112009-085347/
Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta de metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas, utilizando o banco de imagens carpais da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). As imagens foram devidamente segmentadas para obtenção da área, perímetro e comprimento de cada osso, gerando, assim, um banco de dados métricos o CarpEven. As informações da base métrica CarpEven foram submetidas a dois mineradores de dados: ao StARMiner, (Statistical Association Rules) uma metodologia de mineração de dados criada por um grupo de pesquisadores do ICMC-USP, e ao Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), desenvolvido pela Universidade Waikato da Nova Zelândia. As informações foram submetidas a classificadores neurais, contribuindo, assim, para a criação de uma nova metodologia de estimação de idade óssea. Finalmente, é feita uma comparação entre os resultados obtidos e os resultados já alcançados por outras pesquisas.
id USP_d48eef0d5db93a741b9509983ac423c2
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-17112009-085347
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neuralMethodology for bone age estimation based on metric characteristics using data mining and neural classifierBone age estimationCarpal imageClassificadores neuraisEstimação de idade ósseaImage segmentationImagem carpalMineração de dadosMiningNeural classifiersSegmentação de imagensEste trabalho apresenta uma proposta de metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas, utilizando o banco de imagens carpais da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). As imagens foram devidamente segmentadas para obtenção da área, perímetro e comprimento de cada osso, gerando, assim, um banco de dados métricos o CarpEven. As informações da base métrica CarpEven foram submetidas a dois mineradores de dados: ao StARMiner, (Statistical Association Rules) uma metodologia de mineração de dados criada por um grupo de pesquisadores do ICMC-USP, e ao Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), desenvolvido pela Universidade Waikato da Nova Zelândia. As informações foram submetidas a classificadores neurais, contribuindo, assim, para a criação de uma nova metodologia de estimação de idade óssea. Finalmente, é feita uma comparação entre os resultados obtidos e os resultados já alcançados por outras pesquisas.This work presents a methodology for bone age estimation based on metric characteristics using the carpal images database from Engineering School of São Carlos (EESC-USP). The images were properly segmented to obtain the area, perimeter and length of each bone, thus generating a metric database named CarpEven. The database information were submitted to two data miners: the StarMiner (Statistical Association Rules Miner) a methodology for data mining created by a group of researchers from ICMC-USP, and the Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), developed by the University of Waikato in New Zealand. The information was submitted to the neural classifiers contributing to the creation of a new methodology for bone age estimation. The results are compared with those obtained by others research.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPRodrigues, Evandro Luis LinhariRaymundo, Evandra Maria2009-09-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-17112009-085347/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/openAccesspor2016-07-28T16:10:00Zoai:teses.usp.br:tde-17112009-085347Biblioteca 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:27212016-07-28T16:10Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
Methodology for bone age estimation based on metric characteristics using data mining and neural classifier
title Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
spellingShingle Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
Raymundo, Evandra Maria
Bone age estimation
Carpal image
Classificadores neurais
Estimação de idade óssea
Image segmentation
Imagem carpal
Mineração de dados
Mining
Neural classifiers
Segmentação de imagens
title_short Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
title_full Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
title_fullStr Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
title_full_unstemmed Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
title_sort Metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas utilizando mineradores de dados e classificador neural
author Raymundo, Evandra Maria
author_facet Raymundo, Evandra Maria
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rodrigues, Evandro Luis Linhari
dc.contributor.author.fl_str_mv Raymundo, Evandra Maria
dc.subject.por.fl_str_mv Bone age estimation
Carpal image
Classificadores neurais
Estimação de idade óssea
Image segmentation
Imagem carpal
Mineração de dados
Mining
Neural classifiers
Segmentação de imagens
topic Bone age estimation
Carpal image
Classificadores neurais
Estimação de idade óssea
Image segmentation
Imagem carpal
Mineração de dados
Mining
Neural classifiers
Segmentação de imagens
description Este trabalho apresenta uma proposta de metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas, utilizando o banco de imagens carpais da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). As imagens foram devidamente segmentadas para obtenção da área, perímetro e comprimento de cada osso, gerando, assim, um banco de dados métricos o CarpEven. As informações da base métrica CarpEven foram submetidas a dois mineradores de dados: ao StARMiner, (Statistical Association Rules) uma metodologia de mineração de dados criada por um grupo de pesquisadores do ICMC-USP, e ao Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), desenvolvido pela Universidade Waikato da Nova Zelândia. As informações foram submetidas a classificadores neurais, contribuindo, assim, para a criação de uma nova metodologia de estimação de idade óssea. Finalmente, é feita uma comparação entre os resultados obtidos e os resultados já alcançados por outras pesquisas.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-09-29
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/18/18152/tde-17112009-085347/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-17112009-085347/
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_ 1809090813838229504