COSE: sistema de segmentação de imagens colaborativo - BARBOSA, Pedro Augusto Lopes (2014)
Biólogos cada vez mais necessitam de dados quantitativos para realizar suas pesquisas. Estes dados podem ser extraídos de imagens adquiridas através de técnicas de microscopia – e.g. microscopia eletrônica, microscopia confocal, etc. - e de técnicas de processamento de imagens e visão computacional. Uma das técnicas frequentemente utilizadas é a segmentação de imagens, uma tarefa que consiste em particionar a imagem em regiões que representam ou compõem os objetos de interesse. Por exemplo, detectar células cancerosas particionando a imagem entre regiões de célula e regiões que não são células; em seguida, outra etapa de processamento é necessária para, baseada nos dados quantitativos obtidos a partir da segmentação, identificar quais das células são cancerosas. Dado que, historicamente, na maioria dos casos não sabemos como elaborar algoritmos de segmentação suficientemente eficazes para realizar o processamento de imagens de maneira ótima, este trabalho propõe uma plataforma web que alia esforços de computadores e usuários para a obtenção dos resultados desejados. O sistema deve ser eficiente, escalável para centenas de usuários, de fácil interpretação para usuários com diferentes níveis de educação e que possa gerar bons resultados de maneira semiautomática. A combinação de segmentações é uma etapa de crucial importância de todo o processo de segmentação colaborativa. É nesta etapa em que as várias segmentações de diferentes usuários são combinadas para obter um resultado final com a menor quantidade de erros possível. A ideia fundamental é que o erro cometido por cada usuário, individualmente, seja compensado pelos acertos dos outros usuários. Para tanto, este trabalho apresenta uma técnica de combinação de segmentações baseada no algoritmo de Distance Transform e binarização de Otsu. Os resultados obtidos neste trabalho mostram que a resolução de problemas de processamento de imagem de maneira colaborativa é um caminho promissor. Além disto, a técnica de combinação de segmentações apresentada possui desempenho satisfatório e tempo de execução comparável ao voto majoritário.