Optimum path snakes: novo método de contornos ativos adaptativo e não-paramétrico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Barros, Antonio Carlos da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento de imagens
Algoritmos
Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/108157
Resumo: Novos métodos de segmentação baseados em modelos de contornos ativos deformáveis são constantemente propostos e validados em diferentes áreas do conhecimento, buscando customizar a etapa de detecção de uma determinada região de interesse. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo desenvolver um novo algoritmo adaptativo e livre de parâmetros para definição da energia total, com inicialização e critério de parada automático, denominado de Optimum Path Snakes (OPS). A validação do OPS é realizada em imagens de tomografia computadorizada (TC) do tórax e do crânio, sendo considerada a segmentação dos pulmões realizada por especialistas e comparação com os algoritmos Fluxo do Vetor Gradiente, Convolução do Vetor de Campo, SISDEP, e o recente Crisp Adaptativo. Para a segmentação das regiões com acidente vascular cerebral, os métodos de Crescimento de Regiões, Watershed e LSCPM foram considerados. Métricas de validações estatística baseadas no coeficiente de Dice (DC) e distância Hausdorff (HD) foram analisadas, bem como o tempo de processamento. Além do mais, um novo extrator de atributos, Análise das Densidades dos Tecidos Humanos (ADH), foi proposto. A partir dos resultados, pode-se constatar que o OPS, combinado com o ADH, formam uma ferramenta bastante promissora para segmentação de imagens, apresentando valores bastante satisfatórios para DC e HD, e, muitas vezes, superiores aos métodos comparados, incluindo os gerados pelos especialistas. Outra vantagem do OPS, está relacionada ao fato de não ser dedicado para determinados tipos de imagens. Palavras-chave: Método de Contornos Ativos, Snakes, Segmentação de imagens, Floresta de Caminhos Ótimos.
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