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Implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo; Implementation and evaluation of a medical image management system with content-based retrieval support

CARITÁ, Edilson Carlos; SERAPHIM, Enzo; HONDA, Marcelo Ossamu; AZEVEDO-MARQUES, Paulo Mazzoncini de
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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OBJETIVO: Neste artigo são descritas a implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo (PACS-CBIR), integrando módulos voltados para a aquisição, armazenamento e distribuição de imagens, e a recuperação de informação textual por palavras-chave e de imagens por similaridade. MATERIAIS E MÉTODOS: O sistema foi implementado com tecnologias para Internet, utilizando-se programas livres, plataforma Linux e linguagem de programação C++, PHP e Java. Há um módulo de gerenciamento de imagens compatível com o padrão DICOM e outros dois módulos de busca, um baseado em informações textuais e outro na similaridade de atributos de textura de imagens. RESULTADOS: Os resultados obtidos indicaram que as imagens são gerenciadas e armazenadas corretamente e que o tempo de retorno das imagens, sempre menor do que 15 segundos, foi considerado bom pelos usuários. As avaliações da recuperação por similaridade demonstraram que o extrator escolhido possibilitou a separação das imagens por região anatômica. CONCLUSÃO: Com os resultados obtidos pode-se concluir que é viável a implementação de um PACS-CBIR. O sistema apresentou-se compatível com as funcionalidades do DICOM e integrável ao sistema de informação local. A funcionalidade de recuperação de imagens similares pode ser melhorada com a inclusão de outros descritores.; OBJECTIVE: The present paper describes the implementation and evaluation of a medical images management system with content-based retrieval support (PACS-CBIR) integrating modules focused on images acquisition...

Visualizador contextual de imagens médicas. ; Contextual medical image viewer.

Moreno, Ramon Alfredo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 15/04/2005 Português
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O Prontuário Eletrônico do Paciente deve, idealmente, agregar todas as possíveis fontes de informação de um paciente, independentemente de sua localização e forma de armazenamento, e permitir às pessoas autorizadas acessar esses dados. Porém, na prática, os sistemas de informação médica são heterogêneos e de difícil integração, e as informações médicas são altamente complexas e pouco estruturadas (Klein, 2002). No sentido de integrar as informações médicas de sistemas heterogêneos e distribuídos desenvolveu-se, no Instituto do Coração, o projeto PACS-HC, com foco em imagens médicas. Neste trabalho, propõe-se o componente final de acesso às informações do PACS-HC, o Visualizador Contextual de Imagens Médicas. O visualizador proposto é capaz de realizar, além da visualização, processamento e pesquisa de imagens médicas, tarefas como a recuperação de imagens semelhantes em bases de dados de patologias e a recuperação de informações bibliográficas, utilizando o contexto dos dados. Para isso, criou-se um modelo de contexto, implementado na forma de uma ontologia utilizandose o software Protégé. Também se desenvolveu uma arquitetura extensível e robusta para processamento e visualização de imagens médicas. Como resultado...

Avaliação do desempenho de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo em redes de computadores; Performance evaluation of content-based image retrieval on networks

Gracioso, Ana Carolina Nicolosi da Rocha
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/03/2008 Português
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A área de recuperação de informação baseada em conteúdo visual, a cada dia ganha maior importância graças ao volume de material existente, incluindo imagens e vídeo digitais, compartilhado e distribuído principalmente via internet. Neste cenário, novas formas de consumo, manipulação e exploração de materiais digitais, têm sido criadas através da organização e indexação apropriadas. O grande aumento de bases de imagens médicas digitalizadas, somado às tecnologias associadas à imagens médicas e à ferramentas de recuperação baseadas no conteúdo dessas imagens, têm oferecido relevantes contribuições à prática da medicina. Além de positivamente influenciar no processo de aprendizagem de estudantes e também auxiliar nos diagnósticos, agregando esses recursos aos sistemas de arquivamento e comunicação de imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS). O principal objetivo deste trabalho é verificar a viabilidade de um sistema de recuperação de imagens por conteúdo em rede, testando os tempos computacionais envolvidos para acesso em uma rede óptica de alta velocidade (KyaTera) e na internet. Também foram avaliadas famílias Wavetels como extratores de características de texturas e os resultados foram comparados em imagens médicas...

Extração de características de imagens médicas utilizando wavelets para mineração de imagens e auxílio ao diagnóstico; Feature extraction of medical images through wavelets aiming at image mining and diagnosis support

Silva, Carolina Yukari Veludo Watanabe da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/12/2007 Português
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Sistemas PACS (Picture Archieving and Communication Systems) têm sido desenvolvidos para armazenar de maneira integrada tanto os dados textuais e temporais dos pacientes quanto as imagens dos exames médicos a que eles se submetem para ampliar o uso das imagens no auxílio ao diagnóstico. Outra ferramenta valiosa para o auxílio ao diagnóstico médico são os sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis), para os quais pesquisas recentes mostram que o seu uso melhora significativamente a performance dos radiologistas em detectar corretamente anomalias. Dentro deste contexto, muitos trabalhos têm buscado métodos que possam reduzir o problema do "gap semântico", que refere-se ao que é perdido pela descrição sucinta da imagem e o que o usuário espera recuperar/reconhecer utilizando tal descrição. A grande maioria dos sistemas CBIR (do inglês Content-based image retrieval ) utiliza características primárias (baixo nível) para descrever elementos relevantes da imagem e proporcionar recuperação baseada em conteúdo. É necessário "fundir" múltiplos vetores com uma caracterí?stica em um vetor composto de características que possui baixa dimensionalidade e que ainda preserve, dentro do possível, as informações necessárias para a recuperação de imagens. O objetivo deste trabalho é propor novos extratores de características...

Desenvolvimento de métodos para extração, comparação e análise de características intrínsecas de imagens médicas, visando à recuperação perceptual por conteúdo; Development of methods for extraction, comparison and analysis of intrinsic features of medical images, aiming at perceptual content-based retrieval

Felipe, Joaquim Cezar
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 16/12/2005 Português
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A possibilidade de recuperar e comparar imagens usando as suas características visuais intrínsecas é um recurso valioso para responder a consultas por similaridade em imagens médicas. Desse modo, a agregação desses recursos aos Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) vêm potencializar a utilidade e importância destes no contexto de atividades tais como ensino e treinamento de novos radiologistas, estudos de casos e auxílio ao diagnóstico de forma geral, uma vez que as consultas por similaridade permitem que casos parecidos possam ser facilmente recuperados. O trabalho apresentado nesta tese possui duas vertentes. Primeiro, ele apresenta novos métodos de extração e de características, com o objetivo de obter a essência das imagens, considerando um critério específico. Os atributos obtidos pelos algoritmos de extração são armazenados em vetores de características para posteriormente serem utilizados para indexar e recuperar as imagens baseando-se em seu conteúdo, para responder a consultas por similaridade. Há uma relação próxima entre os vetores de características e as funções de distância utilizadas para compará-los. Assim, a segunda parte deste trabalho trata da proposta...

Análise da eficiência de recuperação por conteúdo de imagens médicas, utilizando extratores de textura baseados em Wavelet e Wavelet Packet; Efficiency analysis of content-based medical image retrieval, using texture extractors based on Wavelet and Wavelet Packet

Paris, Ana Cláudia
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 31/03/2008 Português
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Aplicações computacionais voltadas para o auxílio ao diagnóstico (Computer-Aided Diagnosis - CAD) estão se tornando cada vez mais freqüentes. O objetivo dessas aplicações é fornecer ao profissional da área médica ferramentas que auxiliem na detecção precoce de patologias diversas. Nesse contexto, algoritmos que satisfaçam o interesse do usuário em encontrar imagens semelhantes a um caso específico podem ser desenvolvidos. Essas buscas devem ser feitas por similaridade, considerando a informação visual da imagem e não utilizando os recursos do processo convencional de busca textual, o qual compara parâmetros fornecidos pelo usuário com valores de atributos armazenados. As técnicas que permitem esse desenvolvimento são descritas na literatura como recuperação de imagens baseada em conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR). O maior desafio nessa abordagem é determinar o conjunto de características que descrevem o conteúdo da imagem adequadamente. No presente trabalho foram implementados algoritmos para extrair as características das imagens médicas utilizando as transformadas Wavelet e Wavelet Packet. A transformada Wavelet Packet tem maior capacidade para distinguir as freqüências quando comparada com a transformada Wavelet "tradicional". Esse estudo explora tal propriedade e analisa o desempenho dessas abordagens matemáticas na recuperação das imagens médicas por conteúdo. Ao final do estudo pôde-se estabelecer um comparativo entre os resultados obtidos com os vetores gerados a partir dos dados extraídos por ambas transformadas. Considerando-se que na área médica a precisão na obtenção das informações tem importância fundamental...

Processamento de consultas por similaridade em imagens médicas visando à recuperação perceptual guiada pelo usuário; Similarity Queries Processing Aimed at Retrieving Medical Images Guided by the User´s Perception

Silva, Marcelo Ponciano da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 19/03/2009 Português
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O aumento da geração e do intercâmbio de imagens médicas digitais tem incentivado profissionais da computação a criarem ferramentas para manipulação, armazenamento e busca por similaridade dessas imagens. As ferramentas de recuperação de imagens por conteúdo, foco desse trabalho, têm a função de auxiliar na tomada de decisão e na prática da medicina baseada em estudo de casos semelhantes. Porém, seus principais obstáculos são conseguir uma rápida recuperação de imagens armazenadas em grandes bases e reduzir o gap semântico, caracterizado pela divergência entre o resultado obtido pelo computador e aquele esperado pelo médico. No presente trabalho, uma análise das funções de distância e dos descritores computacionais de características está sendo realizada com o objetivo de encontrar uma aproximação eficiente entre os métodos de extração de características de baixo nível e os parâmetros de percepção do médico (de alto nível) envolvidos na análise de imagens. O trabalho de integração desses três elementos (Extratores de Características, Função de Distância e Parâmetro Perceptual) resultou na criação de operadores de similaridade, que podem ser utilizados para aproximar o sistema computacional ao usuário final...

Ambiente para avaliação de algoritmos de processamento de imagens médicas.; Environment for medical image processing algorithms assessment.

Santos, Marcelo dos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 20/12/2006 Português
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Constantemente, uma variedade de novos métodos de processamento de imagens é apresentada à comunidade. Porém poucos têm provado sua utilidade na rotina clínica. A análise e comparação de diferentes abordagens por meio de uma mesma metodologia são essenciais para a qualificação do projeto de um algoritmo. Porém, é difícil comparar o desempenho e adequabilidade de diferentes algoritmos de uma mesma maneira. A principal razão deve-se à dificuldade para avaliar exaustivamente um software, ou pelo menos, testá-lo num conjunto abrangente e diversificado de casos clínicos. Muitas áreas - como o desenvolvimento de software e treinamentos em Medicina - necessitam de um conjunto diverso e abrangente de dados sobre imagens e informações associadas. Tais conjuntos podem ser utilizados para desenvolver, testar e avaliar novos softwares clínicos, utilizando dados públicos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um ambiente de base de imagens médicas de diferentes modalidades para uso livre em diferentes propósitos. Este ambiente - implementado como uma arquitetura de base distribuída de imagens - armazena imagens médicas com informações de aquisição, laudos, algoritmos de processamento de imagens, gold standards e imagens pós-processadas. O ambiente também possui um modelo de revisão de documentos que garante a qualidade dos conjuntos de dados. Como exemplo da facilidade e praticidade de uso...

Avaliação de métricas para o corregistro não rígido de imagens médicas; Similarity metrics evaluation for medical image registration

Rodrigues, Erbe Pandini
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 18/03/2010 Português
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A medida de similaridade é parte fundamental no corregistro de imagens, guiando todo seu processo. Neste estudo foi feita a comparação entre diferentes métricas de similaridade no contexto do corregistro não rígido (ou elástico) de imagens médicas. Como as imagens cardíacas representam as mais desaadoras situações em corregistro de imagens médicas, foram utilizadas para teste imagens de ressonância magnética nuclear e imagens de ultrasom cardíaco com contraste. 10 métricas de similaridades diferentes foram comparadas extensivamente, quanto ao seu desempenho para o corregistro não rígido: a soma do quadrado das diferenças (SQD), correlação cruzada (CC), correlação cruzada normalizada (CCN), informação mútua (IM), entropia da diferença (ED), variância da diferença (VD), energia (EN), campo de gradiente normalizado (CGN), medida pontual de informação mútua (MPIM), medida pontual de entropia da diferença (MPED). As métricas baseadas em entropias de informação, IM, ED, foram generalizadas em termos da entropia de Tsallis e avaliadas em seu parâmetro q. Os resultados apresentados mostram a eciência das métricas estudadas para diferentes parâmetros, como dimensão da região de comparação entre as imagens...

Mineração de imagens médicas utilizando características de forma; Medical image supported by shape features

Costa, Alceu Ferraz
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 10/04/2012 Português
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Bases de imagens armazenadas em sistemas computacionais da área médica correspondem a uma valiosa fonte de conhecimento. Assim, a mineração de imagens pode ser aplicada para extrair conhecimento destas bases com o propósito de apoiar o diagnóstico auxiliado por computador (Computer Aided Diagnosis - CAD). Sistemas CAD apoiados por mineração de imagens tipicamente realizam a extração de características visuais relevantes das imagens. Essas características são organizadas na forma de vetores de características que representam as imagens e são utilizados como entrada para classificadores. Devido ao problema conhecido como lacuna semântica, que corresponde à diferença entre a percepção da imagem pelo especialista médico e suas características automaticamente extraídas, um aspecto desafiador do CAD é a obtenção de um conjunto de características que seja capaz de representar de maneira sucinta e eficiente o conteúdo visual de imagens médicas. Foi desenvolvido neste trabalho o extrator de características FFS (Fast Fractal Stack) que realiza a extração de características de forma, que é um atributo visual que aproxima a semântica esperada pelo ser humano. Adicionalmente, foi desenvolvido o algoritmo de classificação Concept...

Modelo de qualidade para o desenvolvimento e avaliação da viabilidade clínica de sistemas de recuperação de imagens médicas baseadas em conteúdo; A quality model to develop content-based image retrieval systems and assess their clinical feasibility

Souza, Juliana Pereira de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 04/12/2012 Português
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Com a crescente utilização de imagens médicas na prática clínica, torna-se necessária a introdução de tecnologias que garantam o armazenamento, indexação e recuperação eficaz dessas imagens. O sistema de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo (S-CBIR) compõe a base de tecnologias computacionais que oferecem aos usuários médicos aplicativos para apoio ao diagnóstico, sendo capaz de responder a consultas por similaridade por meio de características pictóricas extraídas das imagens médicas. Embora as pesquisas em S-CBIR tenham iniciado há quase duas décadas, atualmente existe uma discrepância em relação à quantidade de trabalhos publicados na literatura e os sistemas que, de fato, foram implementados e avaliados. Além disso, muitos protótipos vêm sendo discutidos, mas até o final da escrita desta tese, não foram encontradas evidências de que algum deles esteja disponível comercialmente. Essa limitação é conhecida pela comunidade científica da área por gap de aplicação. Em geral, isso ocorre devido à dificuldade dessas aplicações em superar alguns desafios, como a divergência entre os resultados obtidos automaticamente pelo sistema e aqueles esperados pelos médicos (gap semântico)...

Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na web

Carro, Silvio Antonio
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.

Ferramentas para visualização de imagens médicas em hospital universitário

Caritá,Edilson Carlos; Matos,André Luiz Mendes; Azevedo-Marques,Paulo Mazzoncini de
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2004 Português
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OBJETIVO: Apresentar a implementação de "toolkits" para visualização de imagens médicas no padrão DICOM e fazer uma revisão dos fundamentos e características deste padrão. É apresentado o VDTApplication para visualização das imagens locais e remotas, e o VDTApplet, que possibilita a visualização das imagens utilizando um navegador. MATERIAIS E MÉTODOS: Os "toolkits" foram implementados utilizando a linguagem de programação Java. Para seu desenvolvimento foram consideradas as variações do padrão DICOM, tornando-o um sistema genérico, capaz de ler e abrir imagens geradas por diferentes modalidades de diversos fabricantes. As ferramentas foram avaliadas qualitativamente por médicos, considerando a interface do sistema, a qualidade das imagens e o ajuste da imagem. RESULTADOS: A avaliação foi feita com base em conceitos de 1 (muito ruim) a 5 (muito bom) para cada item, sendo os resultados: 5 para interface do sistema, 4 para qualidade das imagens e 3 para ajuste da imagem. Baseando-se nos conceitos obtidos pode-se classificar as ferramentas como boas. CONCLUSÃO: As ferramentas são práticas, amigáveis e deverão ser incorporadas ao projeto PACS ("picture archiving and communication system") do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - Universidade de São Paulo.

Implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo

Caritá,Edilson Carlos; Seraphim,Enzo; Honda,Marcelo Ossamu; Azevedo-Marques,Paulo Mazzoncini de
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/10/2008 Português
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OBJETIVO: Neste artigo são descritas a implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo (PACS-CBIR), integrando módulos voltados para a aquisição, armazenamento e distribuição de imagens, e a recuperação de informação textual por palavras-chave e de imagens por similaridade. MATERIAIS E MÉTODOS: O sistema foi implementado com tecnologias para Internet, utilizando-se programas livres, plataforma Linux e linguagem de programação C++, PHP e Java. Há um módulo de gerenciamento de imagens compatível com o padrão DICOM e outros dois módulos de busca, um baseado em informações textuais e outro na similaridade de atributos de textura de imagens. RESULTADOS: Os resultados obtidos indicaram que as imagens são gerenciadas e armazenadas corretamente e que o tempo de retorno das imagens, sempre menor do que 15 segundos, foi considerado bom pelos usuários. As avaliações da recuperação por similaridade demonstraram que o extrator escolhido possibilitou a separação das imagens por região anatômica. CONCLUSÃO: Com os resultados obtidos pode-se concluir que é viável a implementação de um PACS-CBIR. O sistema apresentou-se compatível com as funcionalidades do DICOM e integrável ao sistema de informação local. A funcionalidade de recuperação de imagens similares pode ser melhorada com a inclusão de outros descritores.

Visualizadores de imagens médicas gratuitos: é possível trabalhar apenas com eles?

Barra,Filipe Ramos; Barra,Renato Ramos; Barra Sobrinho,Alaor
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/10/2010 Português
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OBJETIVO: Pesquisar visualizadores de imagens médicas gratuitos disponíveis na internet capazes de funcionar como cliente PACS (picture archiving and communication system) e avaliar suas principais funções e a viabilidade do uso em computadores pessoais. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi feita pesquisa, no Google e em sites especializados, por programas gratuitos disponíveis para o Windows. Foram encontrados cerca de 70, sendo 11 capazes de funcionar como cliente PACS, e selecionados seis destes para análise: ClearCanvas Workstation, KPACS, Onis, Synedra View Personal, Mito e Tudor DicomViewer. Com base nas necessidades dos autores, 16 funções foram avaliadas. RESULTADOS: Dos seis programas avaliados, dois possuem 10 das 16 funções avaliadas e um possui apenas duas. Três realizam MPR (reconstrução multiplanar), um realiza MIP (reconstrução por projeção de intensidade máxima), dois realizam VR (renderizações volumétricas), dois funcionam como servidor PACS, dois geram CDs, um realiza fusão de imagens, três permitem utilizar múltiplos monitores e apenas um não é compatível com Windows 7. CONCLUSÃO: Diversos programas gratuitos estão disponíveis e não existe nenhum completo. Cabe ao usuário analisar e selecionar o programa que melhor se enquadra nas suas necessidades...

RR3D: Uma solução para renderização remota de imagens médicas tridimensionais

Papaiz, Fabiano
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação; Ciência da Computação Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação; Ciência da Computação
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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The visualization of three-dimensional(3D)images is increasigly being sed in the area of medicine, helping physicians diagnose desease. the advances achived in scaners esed for acquisition of these 3d exames, such as computerized tumography(CT) and Magnetic Resonance imaging (MRI), enable the generation of images with higher resolutions, thus, generating files with much larger sizes. Currently, the images of computationally expensive one, and demanding the use of a righ and computer for such task. The direct remote acess of these images thruogh the internet is not efficient also, since all images have to be trasferred to the user´s equipment before the 3D visualization process ca start. with these problems in mind, this work proposes and analyses a solution for the remote redering of 3D medical images, called Remote Rendering (RR3D). In RR3D, the whole hedering process is pefomed a server or a cluster of servers, with high computational power, and only the resulting image is tranferred to the client, still allowing the client to peform operations such as rotations, zoom, etc. the solution was developed using web services written in java and an architecture that uses the scientific visualization packcage paraview, the framework paraviewWeb and the PACS server DCM4CHEE.The solution was tested with two scenarios where the rendering process was performed by a sever with graphics hadwere (GPU) and by a server without GPUs. In the scenarios without GPUs...

Método para avaliação dos algoritmos utilizados no processamento de imagens médicas; Method for evaluation of the algorithms used in the processing of medical images

Rodrigues, Silvia Cristina Martini
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 24/09/1999 Português
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Este trabalho apresenta como parte de resultados, uma ampla pesquisa que permitiu identificar os grupos de pesquisas mais importantes do mundo, os quais possuem em comum o processamento de imagens médicas, mais especificamente o processamento de imagens que busca a identificação de microcalcificações mamárias. O vasto levantamento, a seleção e organização culminou na reunião de mais de cem artigos, publicados nos mais importantes periódicos da área, que mostram claramente as formas utilizadas pelos grupos de pesquisa para apresentação dos resultados encontrados pelos seus algoritmos. Esses resultados devem auxiliar o médico no diagnóstico do câncer de mama. Demonstramos neste trabalho porque as técnicas utilizadas para apresentação dos resultados são insatisfatórias e propusemos um novo método de avaliação desses resultados. O método proposto no trabalho baseia-se no teste do X² (Qui-Quadrado), nas curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) e no teste de concordância, que juntos permitem apresentar de forma clara e objetiva as relações entre verdadeiros positivos e falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos, sensibilidade e especificidade do algoritmo analisado. O novo método é preciso e tem bases estatísticas conhecidas pelos médicos e pelos pesquisadores...

Técnicas de computação natural para segmentação de imagens médicas

Souza, Jackson Gomes de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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Image segmentation is one of the image processing problems that deserves special attention from the scientific community. This work studies unsupervised methods to clustering and pattern recognition applicable to medical image segmentation. Natural Computing based methods have shown very attractive in such tasks and are studied here as a way to verify it's applicability in medical image segmentation. This work treats to implement the following methods: GKA (Genetic K-means Algorithm), GFCMA (Genetic FCM Algorithm), PSOKA (PSO and K-means based Clustering Algorithm) and PSOFCM (PSO and FCM based Clustering Algorithm). Besides, as a way to evaluate the results given by the algorithms, clustering validity indexes are used as quantitative measure. Visual and qualitative evaluations are realized also, mainly using data given by the BrainWeb brain simulator as ground truth; Segmentação de imagens é um dos problemas de processamento de imagens que merece especial interesse da comunidade científica. Neste trabalho, são estudado métodos não-supervisionados para detecção de algomerados (clustering) e reconhecimento de padrões (pattern recognition) em segmentação de imagens médicas Métodos baseados em técnicas de computação natural têm se mostrado bastante atrativos nestas tarefas e são estudados aqui como uma forma de verificar a sua aplicabilidade em segmentação de imagens médicas. Este trabalho trata de implementa os métodos GKA (Genetic K-means Algorithm)...

Interactive segmentation of multiple 3D objects in medical images by optimum graph cuts : Segmentação interativa de múltiplos objetos 3D em imagens médicas por cortes ótimos em grafo; Segmentação interativa de múltiplos objetos 3D em imagens médicas por cortes ótimos em grafo

Nikolas Moya
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/03/2015 Português
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Segmentação de imagens médicas é crucial para extrair medidas de objetos 3D (estruturas anatômicas) que são úteis no diagnóstico e tratamento de doenças. Nestas aplicações, segmentação interativa é necessária quando métodos automáticos falham ou não são factíveis. Métodos por corte em grafo são considerados o estado da arte em segmentação interativa, mas diversas abordagens utilizam o algoritmo min-cut/max-flow, que é limitado à segmentação binária, sendo que segmentação de múltiplos objetos pode economizar tempo e esforço do usuário. Este trabalho revisita a transformada imagem floresta diferencial (DIFT, em inglês) -- uma abordagem por corte em grafo adequada para segmentação de múltiplos objetos -- resolvendo problemas relacionados a ela. O algoritmo da DIFT executa em tempo proporcional ao número de voxels nas regiões modificadas em cada execução da segmentação (sublinear). Tal característica é altamente desejável em segmentação interativa de imagens 3D para responder as ações do usuário em tempo real. O algoritmo da DIFT funciona da seguinte forma: o usuário desenha marcadores (traço com voxels de semente) rotulados dentro de cada objeto e o fundo, enquanto o computador interpreta a imagem como um grafo...

Processamento de imagens medicas tomograficas para modelagem virtual e fisica : o software In Versalius; Tomography's medical image processing for virtual and physic's modeling : the In Versalius software

Ailton Santa Barbara
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 24/02/2006 Português
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O objetivo deste trabalho foi desenvolver o software In Vesalius, que cria modelos virtuais tridimensionais de estruturas anatõmicas a partir de imagens médicas tomográficas. O software In Vesalius permite a visualização, análise e segmentação dos modelos virtuais, além de viabilizar a confecção de modelos físicos com o auxílio da prototipagem rápida, por meio da exportação de dados no formato apropriado. Para que o software In Vesalius funcione de maneira adequada e gere modelos fiéis e precisos das anatomias que se quer representar, os dados que chegam até ele devem, obrigatoriamente, respeitar determinados parâmetros de qualidade. Este trabalho analisa quais são esses parâmetros e propõe um protocolo para a aquisição de imagens médicas, em exames de tomografia computadorizada, destinadas à reconstrução tridimensional. São apresentadas e discutidas as técnicas envolvidas no processo de transformação dessas imagens em modelos virtuais e, posteriormente, em modelos físicos. A propedêutica por imagem é uma ferramenta chave na medicina - tanto para diagnóstico, especialmente o precoce, quanto para escolha e planejamento terapêuticos. Por isso, o software In Vesalius foi desenvolvido para ser utilizado de forma corrente nos serviços públicos dé saúde brasileiros: trata-se de uma ferramenta simples...