Segmentação de disco ótico e vasos sanguíneos em imagens retinais usando wavelets, morfologia matemática e filtragem multiescalas baseada em hessianas

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dc.contributor.advisorMarengoni, Mauricio
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027por
dc.contributor.authorRodrigues, Luiz Carlos Ferreira
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5072743658674576por
dc.date.accessioned2018-04-28T17:28:01Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:01Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:01Z
dc.date.issued2017-08-31
dc.description.abstractA importância de um acurado e precoce diagnostico de doenças retinais tem motivado o desenvolvimento de técnicas de visão computacional necessárias para uma completa avaliação automática das condições do sistema retinal. Nesta tese, apresentamos um novo algoritmo que aplica transformadas wavelets e morfologia matemática na detecção do disco ótico e exploramos as características tubulares dos vasos sanguíneos em espaço de escalas Gaussianas para segmentar veias e artérias. O disco ótico e a estrutura vascular são essenciais para a análise da imagem retinal. Em vez de usar tentativas empíricas para escolher os melhores parâmetros para segmentação de vasos, foi utilizado algoritmo genético (GA) e suas sequências de gerações e cruzamentos. Entretanto, a técnica de explorar as características tubulares dos vasos chega ao seu limite quando os vasos são representados por sequências curvilíneas e não continuas de 1 pixel de largura. Para superar essa limitação, foi criada uma nova metodologia baseada no algoritmo de Steger para segmentar uma estrutura curvilínea de duas dimensões que não são alcançadas pelo detector de vasos em espaço de escalas. O detector de estrutura curvilínea irá identificar e anexar as linhas aos vasos principais usando o algoritmo de caminho mais curto de Dijkstra, completando a segmentação de vasos grossos é nos. O método proposto foi desenvolvido e testado sobre duas bases de imagens abertas e gratuitamente disponíveis: DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction) que contém 40 imagens retinais anotadas e sobre HRF-DB (High Resolution Fundus Image Database) que contém 45 imagens anotadas. Os resultados experimentais do método são demonstrados e exibem uma acurácia média de 0.9503 no banco de imagens DRIVE e 0.9445 no HRF-DB. Tais níveis de acurácia estão próximos ao estado da arte, que são mais complexos e requerem um, ocasionalmente dois, módulos de pré processamento, enquanto este método não requer pré ou pós processamento. O método desenvolvido possui um tempo médio de processamento, para cada imagem, de 35 segundos e for desenvolvido em um processador Intel Core i5-3320, CPU de 2.60 GHz com 8 GB de RAM.por
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationRODRIGUES, Luiz Carlos Ferreira. Segmentação de disco ótico e vasos sanguíneos em imagens retinais usando wavelets, morfologia matemática e filtragem multiescalas baseada em hessianas. 2017. 75 f. Tese( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24283
dc.keywordsretinal imagespor
dc.keywordsmathematical morphologypor
dc.keywordswaveletspor
dc.keywordsmultiscale filterpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectimagens retinaispor
dc.subjectmorfologia matemáticapor
dc.subjectwaveletspor
dc.subjectfiltros multiescalapor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/16444/Luiz%20Carlos%20Ferreira%20Rodrigues.pdf.jpg*
dc.titleSegmentação de disco ótico e vasos sanguíneos em imagens retinais usando wavelets, morfologia matemática e filtragem multiescalas baseada em hessianaspor
dc.typeTesepor
local.contributor.board1Lopes, Paulo Batista
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1678715490240349por
local.contributor.board2Martins, Valéria Farinazzo
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9004497626504668por
local.contributor.board3Pedrini, Hélio
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9600140904712115por
local.contributor.board4Costa, Anna Helena Reali
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/5116213374235632por
local.publisher.countryBrasilpor
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)por
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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