Segmentação e quantificação de tecidos em imagens coloridas de úlceras de perna.

• Ano de defesa: 2001
• Autor(a) principal: Perez, Andres Anobile
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: color image processing; computer vision; computer-aided diagnosis; diagnóstico assistido por computador; leg ulcers; processamento de imagens coloridas; segmentação; segmentation; úlceras de perna; visão computacional
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-11122001-004011/

Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia de avaliação e monitoramento de pacientes com úlceras de perna baseada nas características dos tecidos internos dessas feridas. Os tecidos internos podem ser classificados como granulado, fibrina e necrosado, e a avaliação da área de cada um desses tecidos fornece para o clínico dados referentes ao estado da úlcera.A metodologia extrai essas informações a partir de imagens digitalizadas das lesões. Para tanto, a área referente à úlcera é segmentada e em seguida a área interna processada por uma rede neural, que tem o propósito de classificar cada ponto para um dos tecidos analisados. Os algoritmos desenvolvidos operam sobre imagens coloridas, já que cada tecido em uma imagem só pode ser identificado por sua cor. Este trabalho propõe ainda uma metodologia de extração de características das lesões através de uma forma não invasiva utilizando, para tanto, algoritmos de visão computacional.