Segmentação e quantificação de tecidos em imagens coloridas de úlceras de perna.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: Perez, Andres Anobile
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
color image processing
computer vision
computer-aided diagnosis
diagnóstico assistido por computador
leg ulcers
processamento de imagens coloridas
segmentação
segmentation
úlceras de perna
visão computacional
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11122001-004011/
Resumo: Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia de avaliação e monitoramento de pacientes com úlceras de perna baseada nas características dos tecidos internos dessas feridas. Os tecidos internos podem ser classificados como granulado, fibrina e necrosado, e a avaliação da área de cada um desses tecidos fornece para o clínico dados referentes ao estado da úlcera.A metodologia extrai essas informações a partir de imagens digitalizadas das lesões. Para tanto, a área referente à úlcera é segmentada e em seguida a área interna processada por uma rede neural, que tem o propósito de classificar cada ponto para um dos tecidos analisados. Os algoritmos desenvolvidos operam sobre imagens coloridas, já que cada tecido em uma imagem só pode ser identificado por sua cor. Este trabalho propõe ainda uma metodologia de extração de características das lesões através de uma forma não invasiva utilizando, para tanto, algoritmos de visão computacional.
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