Dissertação

Content Based Image Retrieval (CBIR) for Medical Images EVALUATED

A pesquisa de imagens baseada no conteúdo (CBIR) tem sido uma das áreas mais activas na ciência da computação devido ao contínuo aumento do número de imagens digitais. Uma das áreas que pode beneficiar mais com a CBIR é a medicina, onde a produção de imagens digitais é enorme. Médicos podem pesquisar grandes bases de dados de imagens para detectarem tumores e malformações em raios-x ou ressonâncias magnéticas baseados unicamente no conteúdo da imagem, sem usar qualquer informação textual que possa ter diferentes interpretações. Extensa investigação tem sido efectuada para desenvolver métodos que assegurem que as procuras sejam cada vez mais rápidas e eficazes, mas vários problemas relacionados com o significado semântico do conteúdo da imagem e com a eficiência das pesquisas em grandes bases de dados estão ainda por resolver. Tais problemas são ainda mais dramáticos nas procuras de padrões (sub-pattern matching) em imagens médicas, porque (a) elas apenas têm níveis de cinzento e (b) até um aparente pormenor pode ter uma importância crucial. Estas pesquisas requerem muitos milhões de comparações, até para pequenas bases de dados, portanto o enorme tempo necessário para as processar limita a utilidade do sistema. Nós propomos o uso do hierarchical linear subspace method para indexar o conteúdo das imagens. Os nossos testes mostram que este método apenas necessita de ser ligeiramente modificado para conseguir executar procuras por padrões envolvendo imagens médicas em tempo útil.
procura de padrões, indexação, hierarchical linear subspace method, vector de características, imagens médicas

Novembro 4, 2010, 15:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar