Desenvolvimento de técnica de análise de imagens digitais para avaliação do estágio da fibrose em biópsias hepáticas de pacientes portadores de hepatite crônica por vírus da hepatite B e C

As hepatites crônicas por vírus são as mais frequentes, destacando-se os vírus das hepatites B (VHB) e C (VHC). O estudo anatomopatológico da biópsia hepática é considerado o padrão ouro para avaliar com precisão a distorção arquitetural e o grau de fibrose do parênquima do fígado, importantes fatores prognósticos para os pacientes portadores de hepatites crônicas virais. Na avaliação histopatológica atual, em adição aos relatos subjetivos das alterações histológicas, escores semiquantitativos que correlacionam achados morfológicos com graus numéricos são usados, tais como os reconhecidos escores de Ishak e METAVIR. Entretanto, em todos estes sistemas há a desvantagem da subjetividade do examinador e da incorporação de alterações categóricas, sem referências às mudanças quantitativas do colágeno hepático. Técnicas de análise de imagens digitais (AID) que fornecem quantificação objetiva dos graus de fibrose em amostras histológicas têm sido desenvolvidas. Todavia, o alto custo e dificuldade ao acesso das tecnologias descritas restringem seu uso a poucos centros especializados. Este estudo visa o desenvolvimento de uma técnica de custo acessível para a análise de imagens digitais da fibrose hepática em hepatites crônicas virais. Foram estudadas 304 biópsias de pacientes com hepatite crônica por vírus B e C, obtidas através de agulhas Menghini. Todas as amostras tinham pelo menos 15 mm de comprimento ou cinco espaços-porta completos e foram coradas pelo método Tricrômico de Masson. O estadiamento foi feito por um único hepatopatologista experiente, sem o conhecimento dos dados clínicos dos pacientes. Os escores de Ishak e METAVIR foram aplicados. As imagens microscópicas foram digitalizadas. Os índices de fibrose foram determinados de forma automatizada, em técnica desenvolvida no programa Adobe Photoshop. Para o escore de Ishak, observamos os seguintes índices de Fibrose (IF) médios: 0,8% 0,0 (estágio 0), 2.4% 0,6 (estágio 1), 4,7% 1,6 (estágio 2), 7,4% 1,4 (estágio 3), 14,9% 3,7 (estágio 4), 23,4% 2,9 (estágio 5) e 34,5% 1,5 (estágio 6). Para a classificação METAVIR: 0,8% 0,1 (estágio F0), 3,8% 1,8 (estágio F1), 7,4% 1,4 (estágio F2), 20,4% 5,2 (estágio F3) e 34,5% 1,5 (estágio F4). Observamos uma excelente correlação entre os índices de fibrose da AID e os escores de Ishak (r=0,94; p<0,001) e METAVIR (r=0,92; p<0,001). Em relação à indicação de tratamento antiviral, foi observado IF médio de 16,4%. Em relação ao diagnóstico de cirrose, foi observado IF médio de 26,9%, para o escore de Ishak, e 34,5% para a classificação METAVIR. A reprodutibilidade intra-observador foi excelente. Este novo método de análise de imagens digitais para a quantificação de fibrose hepática tem custo acessível e foi desenvolvido com tecnologia que está disponível em todo o mundo, permitindo identificar com precisão todos os estágios de fibrose, com excelente reprodutibilidade intra-observador.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Análise de formas planas em imagens digitais: uma nova abordagem baseada na Transformada de Hough

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Análise de formas planas em imagens digitais

Given the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.

Imagens digitais na análise do uso da terra de uma microbacia como subsídio ao desenvolvimento sustentável

The present work sought to discriminate, to map and to quantify the areas of soil use of the Stream Monte Belo watershed - Botucatu (SP), obtained by digitale images. The cartographic bases were the shart planialtimetric, edited by IBGE (1969) and the satellite images LANDSAT - 7, passages of 21/01/1999, 08/01/2003 and 23/10/2006. The Software Idrisi Andes 15.0 were used for conversion of the analogical information for digital and for determination of the vegetable coverings areas. The results allowed to verify that the SIG - IDRISI Andes 15.0 were efficient in the quantification of the areas with soil use and that the analysis of the data showed a cash progress of the areas of reforestations to the detriment of the areas of pastures, especially from 1999, 2003 to 2006, when the field areas were substituted by the forestry in his totality. In spite of that progress, the forest areas that you correspond to the Permanent Preservation Areas, They are considerably preserved. That result comes to the encounter of the tendency of expansion of the forestry, especially after the installation of cellulose industries in the area, what worsened the environmental problems originating from of the practice of the monoculture.

Imagens digitais aplicadas no estudo da análise multitemporal do uso e ocupação do solo numa microbacia

The knowledge of the soil occupation as for his nature, location, occurrence form, changes happened in certain periods, they are valuable for the programming of activities that you seek to the development agricultural, economical and social of the area. This work aimed at to identify and to quantify the soil occupation of Stream Petiço Watershed - Botucatu (SP), through the Geographical Information System IDRISI and data of sensor Landsat 5 TM of 09/06/97 and 23/08/2013. For the analysis of the results it was verified that the eucalyptus culture, due to existence of great reforestation companies in the watershed, together with the native forests they are predominant in the study area, the remaining of the area is occupied by pastures and soil prepared for the planting of agricultural cultures.

Análise do descritor de padrões mapeados localmente em multiescala para classificação de textura em imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Uso de imagens digitais na avaliação do crescimento da taxa de cobertura do solo.

RESUMO: Existem vários métodos para avaliar o crescimento da vegetação e a taxa de cobertura do solo. Medidas precisas e rápidas podem ser obtidas do tratamento digital de imagens geradas de câmeras fotográficas ou de vídeo. Há disponível, no mercado, diversos processadores de imagens que apresentam funções básicas semelhantes, mas com certas particularidades que poderão trazer maior benefício para o usuário, dependendo da aplicação. O SPRING, desenvolvido pelo INPE, é de domínio público, sendo mais abrangente do que um processador de imagens, incluindo funções de geoprocessamento. O ENVI foi desenvolvido para a análise de imagens multiespectrais e hiperespectrais, podendo também ser utilizado para o processamento de imagens obtidas de câmeras de vídeo, por exemplo. O KS-300 é um conjunto de hardware e de software destinado ao processamento e à quantificação de imagens microscópicas, permitindo a captação direta das imagens geradas por meio de lupas, microscópios eletrônicos ou câmeras de vídeo. O SIARCS foi desenvolvido pela Embrapa Instrumentação Agropecuária para tornar mais ágil o processo de captação de dados de um sistema. Este trabalho apresenta os fundamentos teóricos básicos envolvidos na técnica de análise de imagens, com as principais características dos softwares citados acima e sua aplicação na quantificação da taxa de crescimento e da cobertura do solo por espécies vegetais. ABSTRACT: Several methods exist to evaluate the growth of the vegetation and the tax of covering of the soil. Necessary and fast measures can be obtained of the digital treatment of generated images of photographic cameras or of video. There is available, in the market, several processors of images that you/they present similar basic functions, but with certain particularities that can bring larger benefit for the user, depending on the application. SPRING, developed by INPE, it is public domain, being including than a processor of images, including functions. ENVI was developed for the analysis of images multiespectrais and hiperespectrais, could also be used for the processing of obtained images of video cameras, for instance. The KS-300 it is a hardware group and software destined to the processing and quantification of microscopic images, allowing the direct reception of the images generated through magnifying glasses, eletronic microscopes or video cameras. SIARCS was developed by Embrapa Agricultural Instrumentation to turn more agile the process of reception of data of a system. This work presents the basic theoretical foundations involved in the technique of analysis of images, with the main characteristics of the softwares mentioned above and his application in the quantification of the growth tax and of the covering of the soil for vegetable species.

Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.

Sistema auxiliar na análise de mamogramas digitais

This work proposes the development of a Computer System for Analysis of Mammograms SCAM, that aids the doctor specialist in the identification and analysis of existent lesions in digital mammograms. The computer system for digital mammograms processing will make use of a group of techniques of Digital Image Processing (DIP), with the purpose of aiding the medical professional to extract the information contained in the mammogram. This system possesses an interface of easy use for the user, allowing, starting from the supplied mammogram, a group of processing operations, such as, the enrich of the images through filtering techniques, the segmentation of areas of the mammogram, the calculation the area of the lesions, thresholding the lesion, and other important tools for the medical professional's diagnosis. The Wavelet Transform will used and integrated into the computer system, with the objective of allowing a multiresolution analysis, thus supplying a method for identifying and analyzing microcalcifications

Sincronismo de dispositivos para o georreferenciamento de imagens digitais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução com o uso da teoria de morfologia matemática

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo e implementação de técnicas de sincronismo de dispositivos para o georreferenciamento de imagens digitais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de Crateras de Impacto em Imagens Digitais. Estudo de caso: Superfície de Marte

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Verificação automática da malha viária georreferenciada em imagens digitais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)