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Categorização de imagens médicas baseada em transformada wavelet e mapas auto-organizáveis.

Silva, Leandro Augusto Da

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2009-03-25

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Categorização de imagens médicas baseada em transformada wavelet e mapas auto-organizáveis.
  • Autor: Silva, Leandro Augusto Da
  • Orientador: Del Moral Hernandez, Emilio
  • Assuntos: Análise De Conglomerados; Redes Neurais (Classificação); Mineração De Dados; Imagem Digital (Sistemas; Processos); Descoberta De Conhecimento; Análise De Ondaletas; Análise De Dados; Data Clustering; Artificial Neural Networks; Medical Image; Wavelet Transform
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Nos tempos atuais, as imagens médicas são fonte de dados fundamentais na medicina moderna. As imagens armazenadas em uma base de dados de acordo com as respectivas categorias são um importante passo para aplicações como mineração de dados e recuperação de imagens por conteúdo. Estas aplicações podem apoiar médicos e estudantes na decisão de diagnóstico, permitir pesquisas e ser usadas como material didático. O trabalho propõe o uso de Mapas Auto-Organizáveis (SOM) e TransformadaWavelet combinada com momentos de Hu para a categorização de imagens médicas. Para tanto, são realizados experimentos para definição do tamanho do mapa SOM, uso do mesmo na categorização, definição da melhor família wavelet e nível de decomposição, sumarização dos coeficientes wavelets descartados por momento de Hu e experimentos comparativos com outras abordagens de categorização. Além dos experimentos de classificação comparativos em termos de taxa de acerto, é apresentada uma proposta de contribuição para uso do Mapa SOM na classificação. Nesta proposta, os resultados de classificação e o tempo de recurso computacional despendido pelo Mapa SOM mostram-se eficientes, quando comparados aos resultados e tempo apresentados pelo tradicional classificador K vizinhos mais próximos.
  • DOI: 10.11606/T.3.2009.tde-02062009-160937
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
  • Data de criação/publicação: 2009-03-25
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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