Automatização de oráculos de teste para o processamento de imagens médicas de modelos tridimensionais

• Processo: 15/11844-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Márcio Eduardo Delamaro
• Beneficiário: Misael Costa Junior
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Angiografia Teste e avaliação de software
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Angiografia | Oraculos de teste | Redes vasculares sintéticas tridimensionais | Teste de Software | Engenharia de Software/Teste de Software

Resumo

Oráculos de teste determinam se uma execução, em particular, de um Programa em Teste (PUT, do inglês Program under Test) está correta ou não. Em cenários de teste automatizado, oráculos de teste representam um mecanismo essencial para produtividade e eficácia dos testes. No entanto, dependendo do domínio do PUT, a automatização dos oráculos pode se tornar um desafio, dificultando o teste dos sistemas. Na literatura, esses sistemas são amplamente conhecidos como sistemas de saídas complexas. Sistemas com saídas gráficas/áudio, objetos tridimensionais, interfaces gráficas com o usuário e alguns aplicativos da Web são exemplos contemporâneos de sistemas com saídas complexas. Uma grande parcela desses sistemas é composta por programas de apoio à área médica, e, geralmente, estratégias de teste para tais sistemas são limitadas pela falta de oráculos de teste. A falta de oráculos automatizados de teste leva à aplicação de testes manuais desempenhada pelo próprio testador (oráculo humano), de modo informal, ad-hoc e improdutivo. Uma possível contribuição para aliviar esforços do testador é a implementação de oráculos de teste baseados na extração de características das saídas do PUT. Resultados de trabalhos anteriores mostram que tal técnica contribui para o aumento da produtividade do teste, mitigando e complementando os esforços manuais. Este projeto de mestrado visa à configuração e avaliação de oráculos automatizados de teste para sistemas cujas saídas consistem em imagens médicas sintéticas tridimensionais. Atualmente, objetos sintéticos tridimensionais são poderosos recursos para o apoio ao diagnóstico médico de diversas áreas da medicina. Para tanto, será explorado o framework O-FIm (Oracle for Images and Complex Outputs) que utiliza conceitos de Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo (CBIR, do inglês Content-Based Image Retrieval) como uma estratégia eficaz para automatizar oráculos de teste. Além de adaptações e extensões do framework, será desenvolvido um catálogo de plug-ins que representem extratores de características de imagens médicas tridimensionais de vasos sanguíneos. Através de experimentos com imagens tridimensionais produzidos por sistemas reais, espera-se medir as vantagens e desvantagens da técnica. Espera-se que os estudos do projeto contribuam para a redução de tempo e esforços gerados por abordagens manuais (oráculo humano) durante a avaliação da qualidade de sistemas geradores de imagens médicas tridimensionais.

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)

JUNIOR, MISAEL C.; OLIVEIRA, RAFAEL A. P.; VALVERDE, MIGUEL A. G.; JACKOWSKI, MARCEL P.; NUNES, FATIMA L. S.; DELAMARO, MARCIO E.; ACM. Feature-Based Test Oracles to Categorize Synthetic 3D and 2D Images of Blood Vessels. II BRAZILIAN SYMPOSIUM ON SYSTEMATIC AND AUTOMATED SOFTWARE TESTING (SAST 2017), v. N/A, p. 6-pg., 2017-01-01. (15/11844-0)

Publicações acadêmicas

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

COSTA JUNIOR, Misael. Automatização de oráculos de teste para imagens médicas de modelos tridimensionais. 2018. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.