Explorando superpixels para a segmentação semiautomática de imagens médicas para recuperação por conteúdo

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Barbieri, Paulo Duarte
• 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: Corpos vertebrais; Imagens médicas; Medical images; Segmentação; Segmentation; Superpixels; Vertebral bodys
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112016-101608/

Nesse trabalho foi desenvolvido o método VBSeg, um método de segmentação semiautomático de corpos vertebrais, que utiliza superpixels para aumentar a eficiência de técnicas de segmentação de imagens já estabelecidas na literatura, sem perder qualidade do resultado final. Experimentos mostraram que o uso de superpixels melhorou o resultado da segmentação dos corpos vertebrais em até 18%, além de aumentar a eficiência desses métodos, deixando a execução dos algoritmos de segmentação pelo menos 38% mais rápida. Além disso, o método desenvolvido possui baixa dependência do nível de especialidade do usuário e apresentou resultados comparáveis ao método Watershed, um método bem estabelecido na área de segmentação de imagens. Contudo, o método VBSeg segmentou 100% dos corpos vertebrais das imagens analisadas, enquanto que o método Watershed deixou de segmentar 44% dos corpos.