Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7404
Título: Estudo de técnicas de segmentação de imagens da mucosa intestinal
Título(s) alternativo(s): Study of segmentation techniques of intestinal mucosa images
Autor(es): Silveira, Igor Cataneo
Orientador(es): Borges, Helyane Bronoski
Palavras-chave: Processamento de imagens
Sistema gastrointestinal
Diabetes
Image processing
Gastrointestinal system
Data do documento: 21-Mai-2015
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Referência: SILVEIRA, Igor Cataneo. Estudo de técnicas de segmentação de imagens da mucosa intestinal. 2015. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Ponta Grossa, 2015.
Resumo: Estima-se que em 2035 o diabetes afetará 592 milhões de pessoas ao redor do mundo e em 2014 metade dos diabéticos não sabem que possuem esta desordem. Sabe-se na medicina que existe uma relação entre o tipo II desta doença e a hipertrofia da mucosa intestinal, mas não se sabe exatamente qual a natureza da ligação. Neste trabalho, técnicas de Processamento de Imagens de pré-processamento, detecção de bordas/segmentação e pós-processamento são usadas para segmentar os vilos - sendo os vilos a estrutura responsável por aumentar a área de absorção das paredes intestinais. As técnicas usadas são: Histograma, Mediana, Expansão de Contraste, Transformada Logarítmica, Filtro Laplaciano, Morfologia Matemática, Marr-Hildreth, Canny e Watershed. Estas técnicas são utilizadas em três diferentes abordagens: primeiramente, é utilizado apenas segmentação. Por segundo, pré-processamento e segmentação são combinados. Por fim, pré-processamento, segmentação e pós-processamento são combinados para comparar os resultados de cada abordagem. Os resultados mostram que a terceira abordagem tem melhores resultados, embora a imagem não seja segmentada completamente.
Abstract: It is estimated that the diabetes will affect 592 million people around the world by the year 2035 and by the year of 2014 half of the diabetics do not know they have the disorder. At Medicine is known that there is relation between the type II of this disease and the hypertrophy of intestinal mucosa, but it is not exactly known what binds them. In the present paper, techniques of preprocessing, edge detection/segmentation and post-processing of Image Processing are used in order to segment the villus – being the villus the structure responsible for increasing the area available for absorption on the intestinal walls. The techniques used are: Histogram, Median, Contrast-Stretching, Logarithmic Transformation, Laplacian Filter, Mathematical Morphology, Marr-Hildreth, Canny and Watershed. These techniques are used in three different approaches: firstly, it is used only segmentation. Secondly, preprocessing and segmentation are combined. Finally, preprocessing, segmentation and post-processing are combined in order to compare the result in each approach. The results show that the third approach have better results, although the image is not completely segmented.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7404
Aparece nas coleções:PG - Ciência da Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
PG_COCIC_2015_1_04.pdf13,82 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.