Medição automática do diâmetro da aorta torácica em imagens de tomografia computorizada

O calibre da artéria aorta torácica é avaliado em situações de suspeita de patologia ou em pacientes com pre-disposição para desenvolverem doenças vasculares. A medição das suas dimensões, em duas direcções diametralmente opostas e, assim, fulcral na avaliação desta estrutura. Para tal, o exame de primeira linha definido é a Angiografia por Tomografia Computorizada (Angio-TC), injectando-se um produto de contraste na veia radial que irá opacificar os vasos, permitindo a sua distinção das estruturas adjacentes. O presente trabalho, inserido na disciplina de Dissertação/ Projecto/ Estágio Profissional do Mestrado em Engenharia de Computação e Instrumentação Médica e com a cooperação da empresa Efficientia, foi sugerido pela equipa de Angio-TC do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia (CHVNG) e tem por objectivo o desenvolvimento de uma aplicação para a medição e registo automático do diâmetro da aorta torácica em nove pontos anatómicos pre-definidos em imagens de Tomografia Computorizada (TC). A aplicação foi desenvolvida no ambiente integrado de processamento e análise de imagem, Fiji, sendo a metodologia composta pelas etapas de segmentação, desenho da linha central, determinação dos planos de cortes, segmentação e medição da aorta nos planos de corte. Os resultados obtidos pela metodologia proposta são concordantes com os obtidos por especialistas para o conjunto de teste utilizado neste trabalho.

Detecção e seguimento de objectos em imagens termográficas: análise experimental de modelos de descrição

A instalação de sistemas de videovigilância, no interior ou exterior, em locais como aeroportos, centros comerciais, escritórios, edifícios estatais, bases militares ou casas privadas tem o intuito de auxiliar na tarefa de monitorização do local contra eventuais intrusos. Com estes sistemas é possível realizar a detecção e o seguimento das pessoas que se encontram no ambiente local, tornando a monitorização mais eficiente. Neste contexto, as imagens típicas (imagem natural e imagem infravermelha) são utilizadas para extrair informação dos objectos detectados e que irão ser seguidos. Contudo, as imagens convencionais são afectadas por condições ambientais adversas como o nível de luminosidade existente no local (luzes muito fortes ou escuridão total), a presença de chuva, de nevoeiro ou de fumo que dificultam a tarefa de monitorização das pessoas. Deste modo, tornou‐se necessário realizar estudos e apresentar soluções que aumentem a eficácia dos sistemas de videovigilância quando sujeitos a condições ambientais adversas, ou seja, em ambientes não controlados, sendo uma das soluções a utilização de imagens termográficas nos sistemas de videovigilância. Neste documento são apresentadas algumas das características das câmaras e imagens termográficas, assim como uma caracterização de cenários de vigilância. Em seguida, são apresentados resultados provenientes de um algoritmo que permite realizar a segmentação de pessoas utilizando imagens termográficas. O maior foco desta dissertação foi na análise dos modelos de descrição (Histograma de Cor, HOG, SIFT, SURF) para determinar o desempenho dos modelos em três casos: distinguir entre uma pessoa e um carro; distinguir entre duas pessoas distintas e determinar que é a mesma pessoa ao longo de uma sequência. De uma forma sucinta pretendeu‐se, com este estudo, contribuir para uma melhoria dos algoritmos de detecção e seguimento de objectos em sequências de vídeo de imagens termográficas. No final, através de uma análise dos resultados provenientes dos modelos de descrição, serão retiradas conclusões que servirão de indicação sobre qual o modelo que melhor permite discriminar entre objectos nas imagens termográficas.

Pré-processamento e Tag automático de imagens em ambiente móvel e web, aplicado a um sistema de informação geográfica

No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.

O cibercomunicador intercultural: imagens das línguas em chat plurilingue

Dissertação do Mestrado em Didática das Línguas

Aquisição e Processamento de Imagens de Microscopia em Balística Forense

As novas tecnologias aplicadas ao processamento de imagem e reconhecimento de padrões têm sido alvo de um grande progresso nas últimas décadas. A sua aplicação é transversal a diversas áreas da ciência, nomeadamente a área da balística forense. O estudo de evidências (invólucros e projeteis) encontradas numa cena de crime, recorrendo a técnicas de processamento e análise de imagem, é pertinente pelo facto de, aquando do disparo, as armas de fogo imprimirem marcas únicas nos invólucros e projéteis deflagrados, permitindo relacionar evidências deflagradas pela mesma arma. A comparação manual de evidências encontradas numa cena de crime com evidências presentes numa base de dados, em termos de parâmetros visuais, constitui uma abordagem demorada. No âmbito deste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas automáticas de processamento e análise de imagens de evidências, obtidas através do microscópio ótico de comparação, tendo por base algoritmos computacionais. Estes foram desenvolvidos com recurso a pacotes de bibliotecas e a ferramentas open-source. Para a aquisição das imagens de evidências balísticas foram definidas quatro modalidades de aquisição: modalidade Planar, Multifocus, Microscan e Multiscan. As imagens obtidas foram aplicados algoritmos de processamento especialmente desenvolvidos para o efeito. A aplicação dos algoritmos de processamento permite a segmentação de imagem, a extração de características e o alinhamento de imagem. Este último tem como finalidade correlacionar as evidências e obter um valor quantitativo (métrica), indicando o quão similar essas evidências são. Com base no trabalho desenvolvido e nos resultados obtidos, foram definidos protocolos de aquisição de imagens de microscopia, que possibilitam a aquisição de imagens das regiões passiveis de serem estudadas, assim como algoritmos que permitem automatizar o posterior processo de alinhamento de imagens de evidências, constituindo uma vantagem em relação ao processo de comparação manual.

Processamento e Análise de Imagens Adquiridas através de Cápsula Endoscópica para o Auxílio ao Diagnóstico Clínico

O carcinoma foi a principal causa de morte para cerca de 8,2 milhões de habitantes no ano de 2012 a nível mundial. Deste valor, estima-se que o carcinoma colo retal foi responsável por 694.000 mortes nesse mesmo ano. O tratamento eficaz deste carcinoma carece de uma deteção precoce de determinadas patologias associadas, nomeadamente, à presença de hemorragia ou pólipo na mucosa intestinal. Essa deteção precoce passa pela realização frequente de determinados exames clínicos invasivos, como a endoscopia e a colonoscopia, que poderão ser demasiado invasivos para o Homem para serem realizados regularmente. Assim surgiu a capsula endoscópica (CE) como método de diagnóstico pouco invasivo, confortável, seguro e com a funcionalidade de permitir a visualização de todo o trato gastrointestinal (TGI), uma vez que, com os métodos tradicionais de diagnóstico (endoscopia e colonoscopia) isso não acontece. Técnicas computacionais de processamento e análise de imagem automáticas, tais como filtros de suavização, remoção de ruído, deteção de contorno ou segmentação de zonas de interesse, podem ser utilizadas para facilitar a deteção destas patologias e homogeneizar a resposta entre diferentes clínicos, uma vez que, por cada exame de endoscopia por capsula são recolhidas cerca de 57 600 imagens. As imagens recolhidas a partir da CE passam por uma série de passos de processamento de imagem a m de clarificar a existência ou ausência de patologias no interior do TGI. Essa classificação pretende simplificar e auxiliar o clínico no diagnóstico precoce relativamente às patologias em causa, assim como reduzir o seu cansaço, aumentar a sua performance e aumentar a sua eficiência na análise de dados. Neste contexto e em parceria com a empresa INOVA+, esta tese está integrada no projeto PhotonicPill cofinanciado pelo QREN (Quadro de Referência Estratégico Nacional). Este projeto visa desenvolver um conjunto de módulos baseados em fotónica para incorporar numa CE, a m de possibilitar um diagnóstico mais preciso e atempado de diversas patologias, nomeadamente a presença de pólipos e hemorragias, assim como a possibilidade de terapêutica em locais do trato gastrointestinal de difícil acesso, como é o caso do intestino delgado. Um dos módulos baseados em fotónica assenta na tecnologia narrow band imaging (NBI). A contribuição desta tese no projeto prendeu-se no desenvolvimento de 3 métodos de deteção automática. O primeiro direcionado para a deteção de hemorragia, baseou-se na identificação dos valores mínimos e máximos dos canais de R,G,B para criar um valor de threshold duplo. De seguida, complementa-se o método através de operações morfológicas e operações locais. O segundo método de deteção automática é direcionado para a deteção de pólipo e baseou-se na aplicação da transformada de watershed juntamente com o cálculo de medidas associadas à forma típica de um pólipo. Por último, desenvolveu-se um método de deteção de vascularização na mucosa intestinal recorrendo essencialmente à deteção de valores máximos para cada canal do modelo RGB, definindo um valor de threshold máximo para cada um dos três canais. Uma vez testados os algoritmos e obtendo uma percentagem de especificidade e sensibilidade média superior a 70% em todos os métodos, desenvolveu-se um protótipo de uma interface gráfica para este sistema de apoio à decisão clínica que engloba os três parâmetros em análise: deteção de hemorragia, deteção de pólipo e deteção de vascularização. Esta interface fará toda a gestão do processo, ou seja, fara de forma automática a deteção e classificação das patologias a detetar, lançando uma mensagem de alerta ao clínico a informar se o paciente é ou não portador de alguma das anomalias em análise.