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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Segmentação de imagens de enxertos ósseos utilizando watershed e k-médias
metadata.dc.creator: Almeida, Thallys Pereira de
metadata.dc.contributor.advisor1: Batista, Leonardo Vidal
metadata.dc.description.resumo: A aplicação de enxertos ósseos na recuperação de tecidos ósseos é uma área que vem sendo bastante estudada e está em constante evolução. Nos últimos anos, diversas técnicas de aplicação desses enxertos vêm sendo desenvolvidas. Com isso, surge a necessidade da criação de um método de análise automático, objetivo, imparcial e eficiente de avaliação dos resultados dessas técnicas. Diversas pesquisas utilizando segmentação de imagens vêm sendo realizadas nas mais diversas áreas. Entre elas, podemos citar a área médica, onde as segmentações podem ser aplicadas para delimitar na imagem regiões como tumores, células, glândulas, órgãos, tecidos celulares, entre outros. Diversos métodos de segmentação podem ser desenvolvidos especificamente para delimitar cada um desses elementos. Segmentações dessa natureza eram realizadas tradicionalmente de forma manual, ou então, tentava-se detectar os objetos na imagem de forma meramente visual, sem nenhum dado numérico que pudesse avaliar de forma precisa o tamanho ou as demais propriedades de estudo na imagem. Avaliações desse tipo acabam ficando sujeitas à interpretação de cada pesquisador, podendo trazer resultados imparciais e tendenciosos. Dessa forma, a utilização de um método computacional torna-se essencial para a realização deste tipo de análise. O presente trabalho apresenta um método de avaliação morfométrica para análise da neoformação óssea sobre enxertos ósseos aplicados a cobaias que receberam implantes de biomateriais. A técnica emprega a combinação entre os algoritmos de segmentação k-médias e watershed a fim de realizar uma segmentação baseada na cor representada pelo sistema L*a*b*. Para identificar a região que corresponde à neoformação óssea, foi realizada uma análise através do sistema de cores HSL. Diversos experimentos foram realizados com um grande número de imagens e foram obtidos resultados satisfatórios. O desempenho do método de segmentação sobre imagens de ossos de roedores foi bem avaliado por especialistas, que consideraram o processo eficiente e os resultados compatíveis aos obtidos por especialistas na área.
Abstract: The applicability of bone grafts in the recovery of bone tissue is an area that has been extensively studied and is constantly evolving. In the last years, several techniques for applying these grafts have been developed. Thus, there is a need of creating an automated method of analysis, objective, impartial and efficient evaluation of the results of these techniques. Several studies using image segmentation have been conducted in several areas. Among them we can cite the medical field, where the segmentation can be applied to define the image regions such as tumors, cells, glands, organs, tissue, cells, among others. Several segmentation methods were developed specifically to detect each one of these elements. Segmentations like these were traditionally performed manually. In some cases, the objects in an image were detected of a purely visual method, and no numerical data could accurately determinate the size or other properties of the picture. Evaluations like this become subjective to the interpretation of each researcher, and could bring impartial and unbiased results. Thus, the use of a computational method for carrying out this type of analysis is essential. This work presents a morphometric analysis method of the bone formation on bone grafts applied to mice that received implants of biomaterials. The technique employs a combination of segmentation algorithms k-means, and watershed in order to perform a segmentation based on the color represented by the L*a*b*. For identification of the region that corresponds to new bone formation, an analysis was performed using the HSL color system. Several experiments were performed with a large number of images and satisfactory results were obtained. The performance of the segmentation method on images of bones of rodents has been thoroughly evaluated by researches, who considered the process efficient and compatible with results obtained by experts.
Keywords: Processamento Digital de Imagens
Biomateriais
Segmentação
Watershed
K-médias
Digital Image Processing
Biomaterials
Segmentation
K-means
Watershed
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal da Paraí­ba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Informática
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós Graduação em Informática
Citation: ALMEIDA, Thallys Pereira de. Segmentação de imagens de enxertos ósseos utilizando watershed e k-médias. 2011. 64 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, 2011.
metadata.dc.rights: Acesso aberto
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6102
Issue Date: 20-Sep-2011
Appears in Collections:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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