Avaliação do desempenho de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo em redes de computadores

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Gracioso, Ana Carolina Nicolosi da Rocha
• 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: CBIR; Imagens médicas; Medical images; Network; Redes de computadores; Wavelets
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-11042008-112815/

A área de recuperação de informação baseada em conteúdo visual, a cada dia ganha maior importância graças ao volume de material existente, incluindo imagens e vídeo digitais, compartilhado e distribuído principalmente via internet. Neste cenário, novas formas de consumo, manipulação e exploração de materiais digitais, têm sido criadas através da organização e indexação apropriadas. O grande aumento de bases de imagens médicas digitalizadas, somado às tecnologias associadas à imagens médicas e à ferramentas de recuperação baseadas no conteúdo dessas imagens, têm oferecido relevantes contribuições à prática da medicina. Além de positivamente influenciar no processo de aprendizagem de estudantes e também auxiliar nos diagnósticos, agregando esses recursos aos sistemas de arquivamento e comunicação de imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS). O principal objetivo deste trabalho é verificar a viabilidade de um sistema de recuperação de imagens por conteúdo em rede, testando os tempos computacionais envolvidos para acesso em uma rede óptica de alta velocidade (KyaTera) e na internet. Também foram avaliadas famílias Wavetels como extratores de características de texturas e os resultados foram comparados em imagens médicas, considerando a eficiência de recuperação. Os resultados obtidos neste trabalho poderão servir como base para o desenvolvimento de programas de recuperação de imagens aplicados na área das ciências médicas e como indicativo da velocidade e do tráfego em redes de computadores instaladas em hospitais, conectando estes a clínicas, consultórios e demais infra-estruturas da área médica.