ICARUS: Retrieving Skin Ulcer Images Through Bag-of-Signatures

Autor(es)

Chino, Daniel Y. T. ; Scabora, Lucas C. ; Cazzolato, Mirela T. ; Jorge, Ana E. S. ; Traina, Caetano, Jr. ; Traina, Agma J. M. ; Hollmen, J ; McGregor, C ; Soda, P ; Kane, B

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: 2018 31ST IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS 2018); v. N/A, p. 6-pg., 2018-01-01.

Resumo

The images collected during medical exams are a strong asset for diagnosing and decision making. One scenario where clinical images are especially useful is the analysis of chronic lesions on the skin (skin ulcers). The visual appearance of these wounds may provide meaningful clues that may help physicians in the diagnosis. In this context, we propose ICARUS, an image retrieval system for dermatological ulcer images based on Bag-of-Visual-Words of color and texture signatures. ICARUS analyzes the image and extracts only the relevant signatures. The results show that ICARUS achieves improvement of up to 7% in image retrieval precision whereas being up to 5 orders of magnitude faster when compared to the state-of-the-art methods. Our results showed that ICARUS is effective and fast, and successfully adds semantic to the image representation. (AU)

• Processo FAPESP: 14/25125-3 - Tratando o problema da recuperação por conteúdo de objetos complexos em ambientes com hierarquia de dados e multimodalidade
• Beneficiário: Daniel Yoshinobu Takada Chino
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD)
• Beneficiário: Agma Juci Machado Traina
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 16/17330-1 - Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais
• Beneficiário: Lucas de Carvalho Scabora
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado