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Análise de imagens por recorrências

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Prado, Thiago de Lima
Orientador(a): Lopes, Sergio Roberto, 1967-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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://hdl.handle.net/1884/27382
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Sergio Roberto lopes
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em FísicaLopes, Sergio Roberto, 1967-Prado, Thiago de Lima2025-01-23T19:08:37Z2025-01-23T19:08:37Z2012https://hdl.handle.net/1884/27382Orientador: Prof. Dr. Sergio Roberto lopesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Física. Defesa: Curitiba, 15/02/2012Bibliografia: fls. 75-76Resumo: Os métodos modernos computacionais de avaliaçâo de mamografias digitais procuram auxiliar os especialistas na detecção de anomalias, que nada mais são que regiões com pequenas variações na tonalidade de cor de uma dada área para outra vizinha. Mesmo havendo um grande número de trabalhos produzidos na área, esse ainda é um problema em aberto tanto em ci^encia quanto em tecnologia. Dessa forma, procurou-se desenvolver um método computacional de análise de imagens. Tal método foi baseado na técnica dos gráficos de recorrência (ou RPS). Essa técnica multidisciplinar possui diversos mecanismos de avaliação estatística diferentes, denominados quantificadores de recorrência (ou RQAs). No presente trabalho, essas idéias foram adaptadas para avaliação de diferenças em imagens, desenvolvendo técnicas que otimizam a qualidade dos resultados e automatizam o processo de tratamento das imagens. Quando essas técnicas foram aplicadas a diversas mamografias digitais e comparamos nossas imagens com as que os especialistas estão acostumados a ver, constatamos visualmente um grande ganho de detalhes. Por fim, concluímos que nossas ferramentas são extremamente eficientes na detecção de bordas, e apresentamos futuras idéias de trabalhos.Abstract: Modern computational methods are used in digital mammography to help experts in the detection of anomalies that is, regions with small color variations when compared with they neighbours. Even with a great number of works produced in the area, this is yet an issue to be solved as a science and technlogical application. So we have developed a computational method to analyze such images. This method is based on the technique of the recurrence plots (or RPs). This multidisciplinary technique has many statistical mechanisms in its avaliation, so called recurrence quanti_cation analysis (or RQAs). In this work we have adapted this ideas to detect di_erences in images, to get the best image that we can do with this method and to make the method automatic. When we apply our methods for lots of digital mammograms and compare the images that the especialists tradionally uses for detection, we can clearly see the great amount of details that previously was hidden. In the conclusion, we show again the great power of detection of hidden structures that the method has, and present the possibilities for future works.76f. : il. , grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalProcessamento de imagens - Técnicas digitaisDiagnóstico por imagemMamas - RadiografiaFísicaAnálise de imagens por recorrênciasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - PRADO, THIAGO DE LIMA.pdfapplication/pdf99988154https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27382/1/R%20-%20D%20-%20PRADO%2c%20THIAGO%20DE%20LIMA.pdf7c50c0639932618be0e26f5d8c0c54a8MD51open accessTEXTR - D - PRADO, THIAGO DE LIMA.pdf.txtExtracted Texttext/plain90011https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27382/2/R%20-%20D%20-%20PRADO%2c%20THIAGO%20DE%20LIMA.pdf.txtb638f9367adade63ebd849fc5656cd99MD52open accessTHUMBNAILR - D - PRADO, THIAGO DE LIMA.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1317https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27382/3/R%20-%20D%20-%20PRADO%2c%20THIAGO%20DE%20LIMA.pdf.jpg830f591d1d76eb4b70f33525682cc97bMD53open access1884/273822025-01-23 16:08:37.708open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/27382Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082025-01-23T19:08:37Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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