Abordagens de segmentação baseadas em textura para imagens médicas
Noções básicas, conceitos, conceção e implementação de algoritmos, comparações de algoritmos
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Nos últimos anos, a atomização do diagnóstico médico aumentou exponencialmente. Um dos passos mais críticos e iniciais da análise de imagens é a segmentação. Os resultados da segmentação desempenham um papel crucial e crítico na análise de imagens, como representação, medição de características, descrição e até mesmo na classificação e interpretação. O presente estudo propôs vários métodos inovadores de segmentação para imagens médicas. Os métodos de segmentação propostos baseiam-se em conceitos derivados de combinações de morfologia, transformação discre...
Nos últimos anos, a atomização do diagnóstico médico aumentou exponencialmente. Um dos passos mais críticos e iniciais da análise de imagens é a segmentação. Os resultados da segmentação desempenham um papel crucial e crítico na análise de imagens, como representação, medição de características, descrição e até mesmo na classificação e interpretação. O presente estudo propôs vários métodos inovadores de segmentação para imagens médicas. Os métodos de segmentação propostos baseiam-se em conceitos derivados de combinações de morfologia, transformação discreta de ondas (DWT), transformação estacionária de ondas (SWT), filtros de borda, limiares e métodos baseados em textura. As vantagens dos métodos morfológicos são filtragem de ruído, esqueletização, espessamento, marcação de objetos, simplificação de formas, afinamento, casca convexa, segmentação de objetos do fundo, descrição quantitativa de objetos (projeções, área, perímetro). Neste livro, foram discutidos vários métodos de segmentação em imagens de tuberculose (TB). A TB é uma das infecções bacterianas crónicas que causa mais mortes em todo o mundo do que qualquer outra doença infecciosa.
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