Reconhecimento de nódulos pulmonares utilizando a transformada de Hough e textura

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Severiano, Fabio da Silveira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Detection; Lung Nodules; CAD; Hough Transform; Texture Analysis; Pulmões - Doenças; Pulmões Doenças Diagnóstico; Pulmões Câncer; Processamento de imagens auxiliada por computador; Detecção; Nódulos Pulmonares; Transformada de Hough; Análise de Textura; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13693

Este trabalho tem como finalidade demonstrar a eficiência da detecção automática de nódulos pulmonares solitários, utilizando como parâmetros de busca a geometria dos nódulos, que é elíptica ou ovalada, e da análise de textura. Para isso é utilizada a Transformada Circular de Hough, que é capaz de localizar estruturas circulares e elípticas em uma imagem e descritores de textura que indicam as características de uma determinada estrutura em uma imagem. Neste processo serão utilizados cinco passos: a localização dos pulmões, a localização das estruturas candidatas, a caracterização das estruturas, criação de banco de dados e reconhecimento do nódulo. Na etapa de localização dos pulmões, a imagem é suavizada e equalizada. A imagem é então binarizada e através dos processos de erosão e preenchimento morfológico, são eliminadas todas as estruturas com exceção dos pulmões. A detecção dos candidatos a nódulo começa com a segmentação dos objetos existentes no pulmão. Estas estruturas são transformadas em bordas através do filtro de Canny e tem sua fora geométrica analisada pela transformada de Hough. Na etapa de caracterização das estruturas, são analisadas as características pertinentes à textura dos candidatos. Primeiramente é calculada a matriz de co-ocorrência da região, que armazena a quantidade de transições entre todas as tonalidades de cinza, de pixels vizinhos, nos ângulos de 0°, 45°, 90° e 135°. Calcula-se então a probabilidade de ocorrência de cada transição da matriz de coocorrência e então as seguintes características: Probabilidade Máxima, Segundo Momento Angular, também conhecido como Energia; Entropia, Contraste, Correlação, Homogeneidade e Variância. Os valores obtidos são comparados através da técnica do vizinho mais próximo com um banco de dados previamente cadastrados com elementos classificados como nódulos e não nódulos, reconhecendo a natureza da estrutura. Este tipo de procedimento tem uma eficiência de aproximadamente 71% na detecção, sendo que em 99% dos casos avaliados, o nódulo foi selecionado pela Transformada Circular de Hough.