Texto completo
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| Autor(es): |
Mateus Riva
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | São Paulo. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) |
| Data de defesa: | 2018-12-13 |
| Membros da banca: |
Roberto Marcondes Cesar Junior;
Regina Celia Coelho;
Sérgio Shiguemi Furuie
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| Orientador: | Roberto Marcondes Cesar Junior |
| Resumo | |
Apresentamos um método de calibração da segmentação semântica de imagens baseada em Grafos Estatísticos-Relacionais (GERs), com um foco particular em Imagens de Ressonância Magnética (IRM) pediátricas. O GER provê uma representação de uma cena estruturada, descrevendo tanto os atributos de cada objeto de interesse quanto a natureza de seus relacionamentos, por exemplo a posição relativa no espaço. Cada vértice no grafo representa um objeto de interesse e cada aresta representa um relacionamento entre dois objetos. A segmentação semântica pode ser feita realizando um casamento entre um GER construído a partir de uma imagem observada com um GER modelo previamente construído. Nós desenvolvemos um método de calibração para verificar a qualidade da segmentação baseada em GER dado um conjunto de parâmetros, assim como uma exploração de diversos conjuntos de parâmetros aplicados à segmentação de IRM. Apresentamos a validade e utilidade da técnica de calibração, junto de resultados preliminares de segmentação de dados IRM reais. Adicionalmente, discutimos trabalhos futuros na melhoria de segmentação de dados reais utilizando GERs. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 17/09465-7 - Método estrutural para segmentação de IMR pediátricas |
| Beneficiário: | Mateus Riva |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |