Segmentação de imagens de prasitos intestinais do homem
Celso Tetsuo Nagase Suzuki
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Su99s
[Image segmentation of human intestinal parasites]
Campinas, SP : [s.n.], 2006.
66f. : il.
Orientador: Alexandre Xavier Falcão
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Resumo: Segmentação é o processo de particionar uma imagem em regiões relevantes para uma dada aplicação. A segmentação constitui etapa fundamental de sistemas de reconhecimento de padrões, sendo responsável pela extração de objetos cujas características são usadas para o reconhecimento. Neste...
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Resumo: Segmentação é o processo de particionar uma imagem em regiões relevantes para uma dada aplicação. A segmentação constitui etapa fundamental de sistemas de reconhecimento de padrões, sendo responsável pela extração de objetos cujas características são usadas para o reconhecimento. Neste trabalho desenvolvemos um método de segmentação, com alta sensibilidade e especificidade, para separar automaticamente os parasitos intestinais do Homem (protozoários e helmintos) do fundo da imagem e de impurezas presentes, como detritos, resíduos alimentares, células animais e vegetais. A base de imagens utilizada consiste em parasitos intestinais de maior prevalência no Brasil. O método proposto alcançou uma sensibilidade diagnóstica de 97,36% na detecção de parasitos, com o uso de um novo classificador de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos. Este trabalho é uma contribuição para o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico automático de parasitos intestinais do Homem, para reduzir significativamente a taxa de erro no diagnóstico por inspeção
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Abstract: Segmentation is a process to partition an image into relevant regions for a given application. Segmentation is a fundamental stage of pattern recognition systems, being responsible for the extraction of objects whose features are used for recognition. In this work we developed a...
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Abstract: Segmentation is a process to partition an image into relevant regions for a given application. Segmentation is a fundamental stage of pattern recognition systems, being responsible for the extraction of objects whose features are used for recognition. In this work we developed a segmentation method, with high sensitivity and speci?city, to automatically separate human intestinal parasites (protozoa and helminth) from the background and impurities, like debris, food residue, animal and vegetal cells. The image collection used consists of intestinal parasites with high prevalence in Brazil. The proposed method reached a diagnostic sensitivity of 97,36% in detecting parasites, using a new pattern classi?er based on optimum-path forest. This work is a contribution to the development of an automatic diagnostic system for human intestinal parasites, to signi?cantly reduce the error rate in diagnostic by human inspection
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