ONNIS-GI: uma rede neural oscilatória para segmentação de imagens implementada em arquitetura maciçamente paralela

A presente tese apresenta a concepção de uma rede neural oscilatória e sua realização em arquitetura maciçamente paralela, a qual é adequada à implementação de chips de visão digitais para segmentação de imagens. A rede proposta, em sua versão final, foi denominada ONNIS-GI (Oscillatory Neural Network for Image Segmentation with Global Inhibition) e foi inspirada em uma rede denominada LEGION (Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Network), também de concepção recente. Inicialmente, é apresentada uma introdução aos procedimentos de segmentação de imagens, cujo objetivo é o de situar e enfatizar a importância do tema abordado dentro de um contexto abrangente, o qual inclui aplicações de visão artificial em geral. Outro aspecto abordado diz respeito à utilização de redes neurais artificiais em segmentação de imagens, enfatizando as denominadas redes neurais oscilatórias, as quais têm apresentado resultados estimulantes nesta área. A implementação de chips de visão, integrando sensores de imagens e redes maciçamente paralelas de processadores, é também abordada no texto, ressaltando o objetivo prático da nova rede neural proposta. No estudo da rede LEGION, são apresentados resultados de aplicações originais desenvolvidas em segmentação de imagens, nos quais é verificada sua propriedade de separação temporal dos segmentos. A versão contínua da rede, um arranjo paralelo de neurônios baseados em equações diferenciais, apresenta elevada complexidade computacional para implementação em hardware digital e muitos parâmetros, com procedimento de ajuste pouco prático. Por outro lado, sua arquitetura maciçamente paralela apresenta-se particularmente adequada à implementação de chips de visão analógicos com capacidade de segmentação de imagens. Com base nos bons resultados obtidos nas aplicações desenvolvidas, é proposta uma nova rede neural, em duas versões, ONNIS e ONNIS-GI, as quais suplantam a rede LEGION em diversos aspectos relativos à implementação prática. A estrutura dos elementos de processamento das duas versões da rede, sua implementação em arquitetura maciçamente paralela e resultados de simulações e implementações em FPGA são apresentados, demonstrando a viabilidade da proposta. Como resultado final, conclui-se que a rede ONNIS-GI apresenta maior apelo de ordem prática, sendo uma abordagem inovadora e promissora na solução de problemas de segmentação de imagens, possuindo capacidade para separar temporalmente os segmentos encontrados e facilitando a posterior identificação dos mesmos. Sob o ponto de vista prático, a nova rede pode ser utilizada para implementar chips de visão digitais com arquitetura maciçamente paralela, explorando a velocidade de tais topologias e apresentando também flexibilidade para implementação de procedimentos de segmentação de imagens mais sofisticados.

Uma Proposta para a representação geométrica de imagens com aplicação em segmentação e compressão

O presente trabalho descreve uma proposta para a representação geométrica de imagens. Através da subdivisão espacial adaptativa de uma imagem em triângulos, uma representação simplificada da estrutura da imagem pode ser obtida. Demonstramos que a representação gerada é adequada para aplicações como a segmentação e a compressão de imagens. O método de segmentação de imagens desenvolvido faz uso deste tipo de representação para obter resultados robustos e compactos, comparados a outros métodos existentes na literatura, e adequado para aplicações como a detecção, descrição e codificação de objetos. Utilizando uma representação geométrica semelhante a métodos de modelagem de superfícies, criamos um novo método de compressão de imagens que apresenta vantagens em relação a outros métodos existentes, em especial na compressão de imagens sem perdas.

Medidas de estruturas cardíacas fetais através de imagens ecocardiográficas segmentadas

O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

Investigação sobre métodos para redução de dimensionalidade dos dados em imagens hiperespectrais

Os recentes avanços na tecnologia de sensores tem disponibilizado imagens em alta dimensionalidade para fins de sensoriamento Remoto. Análise e interpretação dos dados provenientes desta nova geração de sensores apresenta novas possibilidades e também novos desafios. Neste contexto,um dos maiores desafios consiste na estimação dos parâmetros em um classificador estatístico utilizando-se um número limitado de amostras de treinamento.Neste estudo,propõe-se uma nova metodologia de extração de feições para a redução da dimensionalidadedos dados em imagens hiperespectrais. Essa metodologia proposta é de fácil implementação e também eficiente do ponto de vista computacional.A hipótese básica consiste em assumir que a curva de resposta espectral do pixel, definida no espaço espectral, pelos contadores digitais (CD's) das bandas espectrais disponíveis, pode ser substituída por um número menor de estatísticas, descrevendo as principais característicasda resposta espectral dos pixels. Espera-se que este procedimento possa ser realizado sem uma perda significativa de informação. Os CD's em cada banda espectral são utilizados para o cálculo de um número reduzido de estatísticas que os substituirão no classificador. Propõe-se que toda a curva seja particionada em segmentos, cada segmento sendo então representado pela respectiva média e variância dos CD's. Propõem-se três algoritmos para segmentação da curva de resposta espectral dos pixels. O primeiro utiliza um procedimento muito simples. Utilizam-se segmentos de comprimento constante, isto é, não se faz nenhuma tentativa para ajustar o comprimento de cada segmento às características da curva espectral considerada. Os outros dois implementam um método que permite comprimentos variáveis para cada segmento,onde o comprimentodos segmentos ao longo da curva de resposta espectral é ajustado seqüencialmente.Um inconveniente neste procedimento está ligado ao fato de que uma vez selecionadauma partição, esta não pode ser alterada, tornando os algoritmos sub-ótimos. Realizam-se experimentos com um classificador paramétrico utilizando-se uma imagem do sensor AVIRIS. Obtiveram-se resultados animadores em termos de acurácia da classificação,sugerindo a eficácia dos algoritmos propostos.

Imagens ecocardiográficas fetais integradas a banco de dados

Este trabalho discorre no escopo de informática médica, no âmbito da Unidade de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia - Fundação Universitária de Cardiologia do RS. Sabe-se que a medicina gera um grande volume de dados, sejam eles, textuais, numéricos, gráficos ou mesmo imagens ou sons geradas por equipamentos de ultra-som, tomógrafos computadorizados, ressonância magnética, RX, entre outros. Este trabalho desenvolve a integração das imagens ecocardiográficas fetais ao banco de dados. Atualmente, a tendência observada no desenvolvimento de sistemas de informações é a utilização de banco de dados que sejam capazes de manipular informações completas sobre seus pacientes, tais como: consultas, medicamentos, internações, bem como os laudos de exames com suas respectivas imagens quando estes possuírem. É com base nestas tendências que foram definidos os tópicos relevantes a serem estudados e implementados neste trabalho, integrando os estudos ecocardiográficos fetais com as informações do banco de dados da unidade de cardiologia fetal (UCF). Neste trabalho está apresentado o modelo do banco de dados da UCF. Para esta modelagem foram realizados estudos para aquisição de conhecimento da área e também para compreender as necessidades da unidade Da mesma forma, as imagens ecocardiográficas fetais foram estudadas para que fosse possível serem modeladas junto ao banco de dados. Para esta modelagem foi necessário fazer uma breve revisão dos conceitos utilizados pelo paradigma de orientação a objetos, uma vez que o modelo foi desenvolvido utilizando esta metodologia. As imagens ecocardiográficas fetais receberam grande atenção, uma vez que para elas foram criadas classes distintas. Também para aumentar a funcionalidade foram estudados conceitos de imagem digital, para posterior aplicação sobre as imagens do domínio. Foram realizados estudos sob manipulação de imagens, como modificação do brilho, medidas, filtros e formas de armazenamento. Considerando os formatos de gravação, dois padrões foram contemplados neste trabalho: o utilizado pela placa disponível no instituto denominado DT-IRIS e o DICOM que é um padrão internacional de armazenamento e comunicação de imagens médicas. Por fim, a implementação do protótipo procura demonstrar a viabilidade do modelo proposto, disponibilizando dados textuais, imagens e ainda realizando manipulações sobre estas imagens do domínio.