Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação
| Ano de defesa: | 2024 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| 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: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11709 |
Resumo: | Resumo: Aplicações de processamento de imagens digitais são cada vez mais utilizadas, em parte, porque os dispositivos atuais de computação possuem maior capacidade de processamento e memória, possibilitando extrair informação das imagens Os objetivos deste foram avaliar os efeitos causados na fase de segmentação, pela mudança dos parâmetros de aquisição das imagens, propondo protocolo de aquisição que atendesse às necessidades de profissionais da saúde e associar aquisição das imagens ao treinamento de classificadores do tipo Árvore de Decisão para segmentação das imagens de batatas fritas buscando obter dados de coloração para controle de qualidade Para tanto, foram realizados estudos de caso com imagens de úlceras de pele em membros inferiores e de batatas fritas Métodos de pesquisa e desenvolvimento: Estudo de caso das úlceras – aquisição de 97 imagens do tratamento das úlceras de pele Traçado manual e segmentação automática das imagens, comparação dos resultados, associação aos metadados fotográficos, especificação do protocolo de aquisição; Estudo de caso das batatas fritas – controle e calibração do ambiente e parâmetros fotográficos, treinamento de classificadores (REPTree, J48 e Decision Stump do software WEKA) para segmentação, comparação dos resultados com a segmentação pelo algoritmo K-média Resultados: protocolo de aquisição que possibilitou utilizar imagens na avaliação do tratamento das úlceras de pele; associação entre calibragem de ambiente fotográfico e treinamento de classificadores para segmentação Conclusão: a aplicação do protocolo fornece imagens de qualidade para o profissional da saúde, como ferramenta de métrica das lesões sem a necessidade de contato direto; a associação entre controle ambiental e uso de classificadores para segmentação de imagens abre possibilidades de maior controle no processo de produção de batatas fritas |
| id |
UEL_5e4dc83fad45e38cb7a0aa6976c2da11 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uel.br:123456789/11709 |
| network_acronym_str |
UEL |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UEL |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Castaldin, André GiovanniSiqueira, Claudia Martinsae259aba-48a0-4f18-80c3-15de1acd0174-1Barbon Junior, Sylvio461a5e00-1e18-492b-aed3-2b52c2fd31c0-170436fa7-71d1-4dc3-ace4-010cd88c26685bcc64a9-764a-4d12-bc06-0a18dc16e3c1Felinto, Alan Salvany [Orientador]Londrina2024-05-01T13:19:53Z2024-05-01T13:19:53Z2015.0011.03.2015https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11709Resumo: Aplicações de processamento de imagens digitais são cada vez mais utilizadas, em parte, porque os dispositivos atuais de computação possuem maior capacidade de processamento e memória, possibilitando extrair informação das imagens Os objetivos deste foram avaliar os efeitos causados na fase de segmentação, pela mudança dos parâmetros de aquisição das imagens, propondo protocolo de aquisição que atendesse às necessidades de profissionais da saúde e associar aquisição das imagens ao treinamento de classificadores do tipo Árvore de Decisão para segmentação das imagens de batatas fritas buscando obter dados de coloração para controle de qualidade Para tanto, foram realizados estudos de caso com imagens de úlceras de pele em membros inferiores e de batatas fritas Métodos de pesquisa e desenvolvimento: Estudo de caso das úlceras – aquisição de 97 imagens do tratamento das úlceras de pele Traçado manual e segmentação automática das imagens, comparação dos resultados, associação aos metadados fotográficos, especificação do protocolo de aquisição; Estudo de caso das batatas fritas – controle e calibração do ambiente e parâmetros fotográficos, treinamento de classificadores (REPTree, J48 e Decision Stump do software WEKA) para segmentação, comparação dos resultados com a segmentação pelo algoritmo K-média Resultados: protocolo de aquisição que possibilitou utilizar imagens na avaliação do tratamento das úlceras de pele; associação entre calibragem de ambiente fotográfico e treinamento de classificadores para segmentação Conclusão: a aplicação do protocolo fornece imagens de qualidade para o profissional da saúde, como ferramenta de métrica das lesões sem a necessidade de contato direto; a associação entre controle ambiental e uso de classificadores para segmentação de imagens abre possibilidades de maior controle no processo de produção de batatas fritasDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoAbstract: Digital image processing application is used more and more, partly because of current computing devices having greater processing power and memory, allowing extract information from images This work was aimed at evaluating the effects on the segmentation stage due to changes of image acquisition parameters Recommended acquisition protocol, meeting the needs of health professionals, and associate the image acquisition for training of classifiers Decision Tree type for images segmentation of chips, researching for color data on quality control Therefore, case studies were performed with skin ulcers images in lower limbs and chips Research and development of methods: case study of ulcers - acquisition of 97 images for treatment of skin ulcers Hand tracing and automatic images segmentation, comparing the results the association photographic metalized, specification of acquisition protocol; Case Study of chips - control and calibration of the environment and photographic parameters, classifiers (REPTree, J48 and Decision Stump software WEKA) training for segmentation, results comparing with the segmentation of K-average algorithm Results: acquisition protocol which allowed images usage for evaluation of treatment of skin ulcers; association between photographic environment calibration and training classifiers for segmentation Conclusion: protocol application provides quality images for the health professional, as a metric tool of lesions without the need of direct touching; the association between environmental control and the use of classifiers for image segmentation opens the possibilities for greater control of potato chips productionporProcessamento de imagensTécnicas digitaisImagens digitaisPeleDoençasImage processingDigital imagesSkinDiagnostic imaging - Lower members - UlcersDigital techniquesDiseasesCondições de aquisição de imagens e processos de segmentaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMestradoCiência da ComputaçãoCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess133417vtls000201985SIMvtls000201985http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls00020198564.00SIMhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls0002019853939.pdf123456789/5002 - Mestrado - Ciência da ComputaçãoORIGINAL3939.pdfapplication/pdf2054483https://repositorio.uel.br/bitstreams/6e8b13dd-b3c1-4d28-a48f-44023caa8409/downloadde23123ca903e158c1e46516d9b434adMD51LICENCElicence.txttext/plain263https://repositorio.uel.br/bitstreams/62f1595e-839a-4c57-b98c-4d24ad309e5b/download753f376dfdbc064b559839be95ac5523MD52TEXT3939.pdf.txt3939.pdf.txtExtracted texttext/plain128583https://repositorio.uel.br/bitstreams/5f49c037-11f1-404c-8d96-92dc5b1a573b/downloaddd9bc62e6ccc16ee85551a5f2ecb73d5MD53THUMBNAIL3939.pdf.jpg3939.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3388https://repositorio.uel.br/bitstreams/1dabc984-5f8f-4ce7-80b0-c2f0677159c4/download1c441539f473a1ca2ac01e294f78100eMD54123456789/117092024-07-12 01:20:16.474open.accessoai:repositorio.uel.br:123456789/11709https://repositorio.uel.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:20:16Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false |
| dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| title |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| spellingShingle |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação Castaldin, André Giovanni Processamento de imagens Técnicas digitais Imagens digitais Pele Doenças Image processing Digital images Skin Diagnostic imaging - Lower members - Ulcers Digital techniques Diseases |
| title_short |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| title_full |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| title_fullStr |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| title_full_unstemmed |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| title_sort |
Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação |
| author |
Castaldin, André Giovanni |
| author_facet |
Castaldin, André Giovanni |
| author_role |
author |
| dc.contributor.banca.pt_BR.fl_str_mv |
Siqueira, Claudia Martins Barbon Junior, Sylvio |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Castaldin, André Giovanni |
| dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
70436fa7-71d1-4dc3-ace4-010cd88c2668 |
| dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv |
5bcc64a9-764a-4d12-bc06-0a18dc16e3c1 |
| dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Felinto, Alan Salvany [Orientador] |
| contributor_str_mv |
Felinto, Alan Salvany [Orientador] |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Processamento de imagens Técnicas digitais Imagens digitais Pele Doenças Image processing Digital images Skin Diagnostic imaging - Lower members - Ulcers Digital techniques Diseases |
| topic |
Processamento de imagens Técnicas digitais Imagens digitais Pele Doenças Image processing Digital images Skin Diagnostic imaging - Lower members - Ulcers Digital techniques Diseases |
| description |
Resumo: Aplicações de processamento de imagens digitais são cada vez mais utilizadas, em parte, porque os dispositivos atuais de computação possuem maior capacidade de processamento e memória, possibilitando extrair informação das imagens Os objetivos deste foram avaliar os efeitos causados na fase de segmentação, pela mudança dos parâmetros de aquisição das imagens, propondo protocolo de aquisição que atendesse às necessidades de profissionais da saúde e associar aquisição das imagens ao treinamento de classificadores do tipo Árvore de Decisão para segmentação das imagens de batatas fritas buscando obter dados de coloração para controle de qualidade Para tanto, foram realizados estudos de caso com imagens de úlceras de pele em membros inferiores e de batatas fritas Métodos de pesquisa e desenvolvimento: Estudo de caso das úlceras – aquisição de 97 imagens do tratamento das úlceras de pele Traçado manual e segmentação automática das imagens, comparação dos resultados, associação aos metadados fotográficos, especificação do protocolo de aquisição; Estudo de caso das batatas fritas – controle e calibração do ambiente e parâmetros fotográficos, treinamento de classificadores (REPTree, J48 e Decision Stump do software WEKA) para segmentação, comparação dos resultados com a segmentação pelo algoritmo K-média Resultados: protocolo de aquisição que possibilitou utilizar imagens na avaliação do tratamento das úlceras de pele; associação entre calibragem de ambiente fotográfico e treinamento de classificadores para segmentação Conclusão: a aplicação do protocolo fornece imagens de qualidade para o profissional da saúde, como ferramenta de métrica das lesões sem a necessidade de contato direto; a associação entre controle ambiental e uso de classificadores para segmentação de imagens abre possibilidades de maior controle no processo de produção de batatas fritas |
| publishDate |
2024 |
| dc.date.defesa.pt_BR.fl_str_mv |
11.03.2015 |
| dc.date.created.fl_str_mv |
2015.00 |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2024-05-01T13:19:53Z |
| dc.date.available.fl_str_mv |
2024-05-01T13:19:53Z |
| 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 |
https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11709 |
| url |
https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11709 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.relation.confidence.fl_str_mv |
-1 -1 |
| dc.relation.coursedegree.pt_BR.fl_str_mv |
Mestrado |
| dc.relation.coursename.pt_BR.fl_str_mv |
Ciência da Computação |
| dc.relation.departament.pt_BR.fl_str_mv |
Centro de Ciências Exatas |
| dc.relation.ppgname.pt_BR.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.coverage.spatial.pt_BR.fl_str_mv |
Londrina |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UEL instname:Universidade Estadual de Londrina (UEL) instacron:UEL |
| instname_str |
Universidade Estadual de Londrina (UEL) |
| instacron_str |
UEL |
| institution |
UEL |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UEL |
| collection |
Repositório Institucional da UEL |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uel.br/bitstreams/6e8b13dd-b3c1-4d28-a48f-44023caa8409/download https://repositorio.uel.br/bitstreams/62f1595e-839a-4c57-b98c-4d24ad309e5b/download https://repositorio.uel.br/bitstreams/5f49c037-11f1-404c-8d96-92dc5b1a573b/download https://repositorio.uel.br/bitstreams/1dabc984-5f8f-4ce7-80b0-c2f0677159c4/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
de23123ca903e158c1e46516d9b434ad 753f376dfdbc064b559839be95ac5523 dd9bc62e6ccc16ee85551a5f2ecb73d5 1c441539f473a1ca2ac01e294f78100e |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL) |
| repository.mail.fl_str_mv |
bcuel@uel.br|| |
| _version_ |
1856675816450031616 |