Transformada imagem-floresta com funções de conexidade não suaves e suas aplicações na segmentação de imagens médicas e naturais com acentuada heterogeneidade

• Processo: 12/06911-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2012
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Paulo André Vechiatto de Miranda
• Beneficiário: Lucy Alsina Choque Mansilla
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Segmentação de imagens Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: imagens de ressonância magnética | Processamento de imagens | segmentação de imagens | Transformada Imagem-Floresta | Processamento de imagens

Resumo

A análise quantitativa de estruturas cerebrais a partir de imagens de Ressonância Magnética (RM) tem desempenhado um papel importante para a pesquisa em neurologia e pode ser muito útil no diagnóstico e tratamento de doenças relacionadas com alterações na anatomia do cérebro humano. Técnicas de análise, porém, requerem uma definiçãoprecisa da extensão tridimensional das estruturas em estudo. Esta operação denominada segmentação de imagens é um dos problemas mais fundamentais e desafiadores em processamento de imagem e visão computacional.Métodos baseados na transformada imagem-floresta (IFT) têm sido usados com sucesso na segmentação de imagens RM de 1.5 Tesla. No entanto, dentro do arcabouço da IFT, existe uma classe de funções de conexidade pouco explorada, que corresponde asfunções de conexidade não suaves (FCNS). Essas funções são mais adaptativas, podendo lidar com os problemas de inomogeneidade de campo, que são comuns em imagens RM de 3 Tesla. Porém, um estudo mais profundo se faz necessário. As soluções podem também ser úteis no tratamento de imagens naturais com forte variação de luminosidade/sombras.A proposta visa investigar as FCNS do ponto de vista teórico e experimental. Mais especificamente, os métodos desenvolvidos serão integrados em uma ferramenta computacional única que servirá como um passo importante para várias outras pesquisas futuras, em continuidade aos trabalhos que vêm sendo desenvolvidos no âmbitodo programa FAPESP-CInApCe, que é realizado em conjunto com os professores do Departamento de Neurologia da Universidade de Campinas e de outras instituições.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

MIRANDA, PAULO A. V.; MANSILLA, LUCY A. C.. Oriented Image Foresting Transform Segmentation by Seed Competition. IEEE Transactions on Image Processing, v. 23, n. 1, p. 389-398, JAN 2014. (11/50761-2, 12/06911-2)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MANSILLA, Lucy Alsina Choque. Transformada imagem-floresta com funções de conexidade não suaves: pesos adaptativos, polaridade de borda e restrições de forma. 2014. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.