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Segmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Oliveira, Paulo Henrique Calaes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/61566/0013000005hg7
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:
Otimização combinatória
Agoritmos
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10109
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Segmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau.Otimização combinatóriaAgoritmosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.A utilização de algoritmos que possam auxiliar no diagnostico do exame de Papanicolau vem sendo estudada ao longo das ultimas décadas devido ao aumento dos casos de Câncer cervical na população e respectivos dados coletados. Uma das etapas dessa automatização do diagnóstico é a segmentação automática das imagens. Alguns dos maiores problemas quando se realiza a segmentação deste tipo de imagens são a sobreposição celular, o dobramento das células e os artefatos que se confundem aos núcleos. Então é apresentada uma nova abordagem de segmentação nuclear utilizando uma heurística associada a um algoritmo genético multi-objetivo. O processo envolve três etapas principais, que são o pré-processamento, a calibração da heurística e a segmentação dos núcleos. Experimentos realizados com bases de dados sintéticas disponibilizadas no Overlapping Cervical Cytology Image Segmentation Challenge - ISBI2014 e uma nova base de imagens reais sugerem uma melhoria na detecção dos núcleos em comparação com os resultados obtidos pelos vencedores do desafio. Desse modo, esse trabalho apresenta uma interface web colaborativa criada para a geração de uma base de dados com imagens reais e um método para segmentação de núcleos que utiliza uma heurística associada a um algoritmo evolutivo multi-objetivo.Ment in the detection of the nuclei compared with the results obtained by the winners of the challenge. Thus, this work presents a collaborative web interface created for the generation of a data base with real images and a method for segmentation of nuclei that uses a heuristic associated with a multi-objective evolutionary algorithm.Bianchi, Andrea Gomes CamposBianchi, Andrea Gomes CamposMoreira, Gladston Juliano PratesUshizima, Daniela MayumiMedeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra deOliveira, Paulo Henrique Calaes2018-08-16T12:51:24Z2018-08-16T12:51:24Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Paulo Henrique Calaes. Segmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau. 2018. 71 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10109ark:/61566/0013000005hg7Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 13/08/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2024-11-10T16:44:25Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/10109Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T16:44:25Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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