Condições de aquisição de imagens e processos de segmentação

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorFelinto, Alan Salvany [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorCastaldin, André Giovannipt_BR
dc.contributor.bancaSiqueira, Claudia Martinspt_BR
dc.contributor.bancaBarbon Junior, Sylviopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T13:19:53Z
dc.date.available2024-05-01T13:19:53Z
dc.date.created2015.00pt_BR
dc.date.defesa11.03.2015pt_BR
dc.description.abstractResumo: Aplicações de processamento de imagens digitais são cada vez mais utilizadas, em parte, porque os dispositivos atuais de computação possuem maior capacidade de processamento e memória, possibilitando extrair informação das imagens Os objetivos deste foram avaliar os efeitos causados na fase de segmentação, pela mudança dos parâmetros de aquisição das imagens, propondo protocolo de aquisição que atendesse às necessidades de profissionais da saúde e associar aquisição das imagens ao treinamento de classificadores do tipo Árvore de Decisão para segmentação das imagens de batatas fritas buscando obter dados de coloração para controle de qualidade Para tanto, foram realizados estudos de caso com imagens de úlceras de pele em membros inferiores e de batatas fritas Métodos de pesquisa e desenvolvimento: Estudo de caso das úlceras – aquisição de 97 imagens do tratamento das úlceras de pele Traçado manual e segmentação automática das imagens, comparação dos resultados, associação aos metadados fotográficos, especificação do protocolo de aquisição; Estudo de caso das batatas fritas – controle e calibração do ambiente e parâmetros fotográficos, treinamento de classificadores (REPTree, J48 e Decision Stump do software WEKA) para segmentação, comparação dos resultados com a segmentação pelo algoritmo K-média Resultados: protocolo de aquisição que possibilitou utilizar imagens na avaliação do tratamento das úlceras de pele; associação entre calibragem de ambiente fotográfico e treinamento de classificadores para segmentação Conclusão: a aplicação do protocolo fornece imagens de qualidade para o profissional da saúde, como ferramenta de métrica das lesões sem a necessidade de contato direto; a associação entre controle ambiental e uso de classificadores para segmentação de imagens abre possibilidades de maior controle no processo de produção de batatas fritaspt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Digital image processing application is used more and more, partly because of current computing devices having greater processing power and memory, allowing extract information from images This work was aimed at evaluating the effects on the segmentation stage due to changes of image acquisition parameters Recommended acquisition protocol, meeting the needs of health professionals, and associate the image acquisition for training of classifiers Decision Tree type for images segmentation of chips, researching for color data on quality control Therefore, case studies were performed with skin ulcers images in lower limbs and chips Research and development of methods: case study of ulcers - acquisition of 97 images for treatment of skin ulcers Hand tracing and automatic images segmentation, comparing the results the association photographic metalized, specification of acquisition protocol; Case Study of chips - control and calibration of the environment and photographic parameters, classifiers (REPTree, J48 and Decision Stump software WEKA) training for segmentation, results comparing with the segmentation of K-average algorithm Results: acquisition protocol which allowed images usage for evaluation of treatment of skin ulcers; association between photographic environment calibration and training classifiers for segmentation Conclusion: protocol application provides quality images for the health professional, as a metric tool of lesions without the need of direct touching; the association between environmental control and the use of classifiers for image segmentation opens the possibilities for greater control of potato chips productionpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/11709
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectTécnicas digitaispt_BR
dc.subjectImagens digitaispt_BR
dc.subjectPelept_BR
dc.subjectDoençaspt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectDigital imagespt_BR
dc.subjectSkinpt_BR
dc.subjectDiagnostic imaging - Lower members - Ulcerspt_BR
dc.subjectDigital techniquespt_BR
dc.subjectDiseasespt_BR
dc.titleCondições de aquisição de imagens e processos de segmentaçãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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