Desenvolvimento de método de acesso métrico com calibração de distância perceptual para consultas por similaridade de imagens médicas

• Processo: 21/00366-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Renato Gomes Marcacini
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
• Assunto(s): Consultas por similaridade Recuperação de imagens Diagnóstico clínico Bases de dados Mineração de dados Sistemas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: consultas perceptuais | Consultas por Similaridade | Métodos de Acesso Métrico | realimentação por relevância | recuperação de imagens por conteúdo | sistemas de apoio ao diagnóstico médico | Bases de Dados, Mineração de Dados

Resumo

Indexar e recuperar informações organizadas em bases de dados, de modo eficiente e preciso para responder às consultas solicitadas pelos usuários, são pilares do processo de engenharia e ciência de dados. Os sistemas computacionais atuais precisam manipular dados complexos (imagens, textos longos, vídeos, séries temporais, entre outros tipos de dados), que demandam tratamento diferenciado e customizado para cada tipo de dado específico. Esse tipo de tratamento demanda extrair a essência (características) desses dados e usualmente efetuar consultas por similaridade sobre tais características, em vez de usar o dado complexo em si. O processamento de consultas por similaridade utiliza funções de distância (ou de dissimilaridade) para indicar a proximidade entre as características extraídas dos dados. Os Métodos de Acesso Métrico (MAMs) foram desenvolvidos como ferramentas fundamentais para processar consultas por similaridade de modo eficiente. Porém, em muitos casos o uso de funções de distância tradicionais falha em oferecer respostas compatíveis com a percepção de distância dos usuários. Esse projeto de pesquisa em nível de Mestrado visa desenvolver mecanismos para tratar esse problema, desenvolvendo um método de acesso métrico que permita incluir a percepção de distância do usuário para o processamento de consultas. Deve-se, para isso, utilizar recursos de Realimentação de Relevância, visando capturar a percepção do usuário com relação à semelhança entre imagens. Utilizando esse conhecimento ofertado por usuários experientes, pode-se utilizar mecanismos para o treinamento de novos usuários profissionais para a área, trazendo benefícios para a área de análise de imagens médicas. (AU)

Publicações acadêmicas

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

MARCACINI, Renato Gomes. Desenvolvimento de Método de Acesso Métrico com Calibração de Distância Perceptual para Consultas por Similaridade de Imagens Médicas. 2023. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.