Localização de imagens ao microscópio utilizando processamento digital de imagem

O exame de sangue é um dos procedimentos de análises clínicos mais utilizados pelo largo espectro de anomalias que consegue detectar. A contagem de células de sangue, objeto deste trabalho, é um destes exames. A contagem manual é feita por um operador que examina ao microscópio, com ampliação adequada, uma amostra eventualmente tratada ou colorida. Ainda hoje há casos em que contagem manual é necessária mas é cada vez mais freqüente a utilização da contagem automática, feita através de citômetro de fluxo. Esta dissertação aborda um sistema de contagem de células do sangue por processamento digital de imagens e pode ser automático ou semi-automático. O projeto é fruto de uma parceria entre o LaPSIDELET e o HCPA. Deste projeto surgiu o SAIMO (Sistema de Aquisição de Imagens para uso em Microscopia Óptica). No estágio atual o SAIMO possui algumas limitações no controle de posicionamento e no campo de visão limitado. O controle de posicionamento atual fica a cargo do operador: não há informação sobre as imagens já adquiridas, podendo ocorrer sobreposição. Devido à limitação do campo de visão, várias aquisições devem ser feitas para se obter o número mínimo de células recomendado. Além disso, há um possível aumento de erro de contagem associado às imagens parciais de célula presentes nas bordas das imagens. Este trabalho tem como proposta solucionar o problema de controle de posicionamento das aquisições, com a localização da cena durante a captura da imagem. Além disso, é proposta uma técnica de composição de mosaico com as imagens adquiridas, reduzindo os problemas causados pelo campo de visão limitado. Também são propostos métodos de préprocessamento apropriados às imagens adquiridas, que proporcionam a redução do tempo das tarefas subseqüentes. O método de validação das localizações verifica se as coordenadas encontradas por este processo são consistentes. Os resultados obtidos mostraram que o método é rápido na localização e eficiente na composição do mosaico, podendo ser utilizado como parte de um sistema de contagem de células por processamento digital de imagens.

Atributos físicos e mecânicos do solo avaliados por processamento digital de imagem e ensaios de rotina

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema de baixo custo para contagem automática de ovos de Aedes Aegypti utilizando técnicas de processamento de imagem

O objetivo deste trabalho é prover um aplicativo de celular e um protocolo para aquisição de imagens para contagem dos ovos de Aedes aegypti com as seguintes características: facilidade de uso, alta acurácia e custo baixo. O mosquito Ae. aegypti, popularmente conhecido como mosquito da dengue, é um importante vetor de arboviroses como a própria dengue, a chikungunya, a zika e a febre amarela em seu ciclo urbano. O monitoramento entomológico é uma maneira de melhorar a capacidade de predição e na detecção precoce de epidemias das doenças mencionadas. Este monitoramento é majoritariamente baseado no índice larvário, o qual lista a quantidade de casas infectadas, ou a quantidade de ovos de Aedes coletados em palhetas em ovitrampas. Estas palhetas são normalmente de eucatex, mas existem pesquisas atuais testando o algodão.A contagem dos ovos coletados em ovitrampas é feita manualmente, a qual demanda tempo, profissionais qualificados para o manuseio de equipamento laboratorial (lupas e microscópios) e conhecimento entomológico. Buscou-se criar um método para acelerar o trabalho feito pelos profissionais em controle entomológico. A metodologia contou com a criação de um aplicativo e com um processo de contagem dos ovos, o qual consiste em quatro passos: a) Fotografar as palhetas em ovitrampas utilizando de uma câmera de celular; b) Transformar as fotos em uma imagem binarizada, removendo todos os elementos que não são ovos; c) Contar a área de cada elemento; d) A partir do uso de um classificador especialmente desenvolvido, estimar a quantidade de ovos baseado na área de cada elemento. Nos resultados, foi possível notar que houve uma disparidade na contagem de ovos em palhetas de algodão, a qual teve um erro médio próximo a zero, em relação às palhetas de eucatex, as quais tiveram erro médio acima de 5\%. Dos pontos mais importantes das conclusões, destacam-se a possibilidade de melhoria contínua do aplicativo por permanecer na nuvem, com possibilidade de avanços conforme novas descobertas, assim como o excelente custo-benefício obtido, por conseguir operar com baixo custo monetário.

Ferramenta computacional para medição de deslocamentos em ensaios de carga através de técnicas de processamento de imagem

Dissertação de Mestrado para a obtenção de grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

Processamento de imagem digital para o controlo de qualidade do queijo regional de Évora

A utilização generalizada do computador para a automatização das mais diversas tarefas, tem conduzido ao desenvolvimento de aplicações que possibilitam a realização de actividades que até então poderiam não só ser demoradas, como estar sujeitas a erros inerentes à actividade humana. A investigação desenvolvida no âmbito desta tese, tem como objectivo o desenvolvimento de um software e algoritmos que permitam a avaliação e classificação de queijos produzidos na região de Évora, através do processamento de imagens digitais. No decurso desta investigação, foram desenvolvidos algoritmos e metodologias que permitem a identificação dos olhos e dimensões do queijo, a presença de textura na parte exterior do queijo, assim como características relativas à cor do mesmo, permitindo que com base nestes parâmetros possa ser efectuada uma classificação e avaliação do queijo. A aplicação de software, resultou num produto de simples utilização. As fotografias devem respeitar algumas regras simples, sobre as quais se efectuará o processamento e classificação do queijo. ABSTRACT: The widespread use of computers for the automation of repetitive tasks, has resulted in developing applications that allow a range of activities, that until now could not only be time consuming and also subject to errors inherent to human activity, to be performed without or with little human intervention. The research carried out within this thesis, aims to develop a software application and algorithms that enable the assessment and classification of cheeses produced in the region of Évora, by digital images processing. Throughout this research, algorithms and methodologies have been developed that allow the identification of the cheese eyes, the dimensions of the cheese, the presence of texture on the outside of cheese, as well as an analysis of the color, so that, based on these parameters, a classification and evaluation of the cheese can be conducted. The developed software application, is product simple to use, requiring no special computer knowledge. Requires only the acquisition of the photographs following a simple set of rules, based on which it will do the processing and classification of cheese.

Um sistema para o reconhecimento da feição edificação em imagem digital com agentes inteligentes.

O objetivo desta dissertação foi criar uma nova abordagem para identificar de maneira automática feições do tipo edificação em uma imagem digital. Tal identificação seria de interesse de órgãos públicos que lidam com planejamento urbano para fins de controle da ocupação humana irregular. A abordagem criada utilizou agentes de software especialistas para proceder com o processamento da segmentação e reconhecimento de feições na imagem digital. Os agentes foram programados para tratar uma imagem colorida com o padrão Red, Green e Blue (RGB). A criação desta nova abordagem teve como motivação o fato das atuais técnicas existentes de segmentação e classificação de imagens dependerem sobremaneira dos seus usuários. Em outras palavras, pretendeu-se com a abordagem em questão permitir que usuários menos técnicos pudessem interagir com um sistema classificador, sem a necessidade de profundos conhecimentos de processamento digital de imagem. Uma ferramenta protótipo foi desenvolvida para testar essa abordagem, que emprega de forma inusitada, agentes inteligentes, com testes feitos em recortes de ortofotos digitais do Município de Angra dos Reis (RJ).

NAVPRO: um sistema para processamento e geração de produtos de imagens AVHRR-NOAA.

Nos últimos anos, as imagens de sensores remotos orbitais têm sido uma fonte importante de informação para estudos geográficos, agrometeorológicos e ambientais em nível regional, por oferecerem a necessária repetitividade temporal da superfície terrestre. Um sensor particularmente importante é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da série de satélites da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).

Estudo de otimização de imagem e dose em mamografia digital

O objetivo deste trabalho foi efetuar um estudo de otimização dos parâmetros de exposição do mamógrafo digital da marca GE, modelo Senographe DS instalado no Instituto Português de Oncologia de Coimbra (IPOC) baseado numa análise contraste detalhe e avaliar o impacto do resultado obtido na melhoria da capacidade de detecção clínica das estruturas da mama. O mamógrafo em estudo dispõe de um sistema de controle automático da exposição designado por sistema AOP (Automatic Optimization of Parameters) que foi otimizado pelo fabricante a partir da razão contraste ruído. O sistema AOP é usado na prática clínica na quase totalidade dos exames de mamografia realizados no IPOC. Tendo em conta o tipo de estrutura que se pretende visualizar na mamografia, nomeadamente estruturas de baixo contraste como as massas e estruturas de dimensão submilimétrica como as microcalcificações, a análise contraste detalhe poderia constituir uma abordagem mais adequada para o estudo de otimização dos parâmetros de exposição uma vez que permitiria uma avaliação conjunta do contraste, da resolução espacial e do ruído da imagem. Numa primeira fase do trabalho foi efetuada a caracterização da prática clínica realizada no mamógrafo em estudo em termos de espessura de mama comprimida “típica”, dos parâmetros técnicos de exposição e das opções de processamento das imagens aplicadas pelo sistema AOP (combinação alvo/filtro, tensão aplicada na ampola - kVp e produto corrente-tempo da ampola - mAs). Numa segunda fase foi realizado um estudo de otimização da qualidade da imagem versus dose na perspectiva dos parâmetros físicos. Para tal foi efetuada uma análise contrastedetalhe no objeto simulador de mama CDMAM e usada uma figura de mérito definida a partir do IQFinv (inverted image quality figure) e da dose glandular média. Os resultados apontaram para uma diferença entre o ponto ótimo resultante do estudo de otimização e o ponto associado aos parâmetros de exposição escolhidos pelo sistema AOP, designadamente no caso da mama pequena. Sendo a qualidade da imagem na perspectiva clínica um conceito mais complexo cujo resultado da apreciação de uma imagem de boa qualidade deve ter em conta as diferenças entre observadores, foi efetuado na última parte deste trabalho um estudo do impacto clínico da proposta de otimização da qualidade de imagem. A partir das imagens realizadas com o objeto simulador antropomórfico TOR MAM simulando uma mama pequena, seis médicos(as) radiologistas com mais de 5 anos de experiência em mamografia avaliaram as imagens “otimizadas” obtidas utilizando-se os parâmetros técnicos de exposição resultantes do estudo de otimização e a imagem resultante da escolha do sistema AOP. A análise estatística das avaliações feitas pelos médicos indica que a imagem “otimizada” da mama pequena apresenta uma melhor visualização das microcalcificações sem perda da qualidade da imagem na deteção de fibras e de massas em comparação com a imagem “standard”. Este trabalho permitiu introduzir uma nova definição da figura de mérito para o estudo de otimização da qualidade da imagem versus dose em mamografia. Permitiu também estabelecer uma metodologia consistente que pode facilmente ser aplicada a qualquer outro mamógrafo, contribuindo para a área da otimização em mamografia digital que é uma das áreas mais relevantes no que toca à proteção radiológica do paciente.

O processamento da forma global nas perturbações do espetro do autismo

Enquanto o processamento local foi robustamente demonstrado, a literatura diverge relativamente ao processamento global nas perturbações do espetro do autismo (PEA). Este estudo teve como objetivo explorar a capacidade para processar informação global, enfatizando a sua trajetória desenvolvimental, em indivíduos com PEA. Os participantes foram avaliados em duas tarefas, utlizando objectos ecológicos, que requeriam processos de agrupamento distintos: a primeira, envolvendo estímulos que permitiam o recurso ora de ambas as frequências espaciais ora de frequências espaciais baixas para agrupar; e a segunda, envolvendo estímulos que não permitiam o recurso a frequências espaciais para agrupar. As crianças com PEA mostraram, ao contrário das crianças com desenvolvimento típico, dificuldades em algumas formas de processamento global mas não noutras, dependendo dos processos de agrupamento exigidos. Os adultos com PEA mostraram um processamento global idêntico ao dos adultos com desenvolvimento típico. Estes resultados vão de encontro às conclusões de estudos recentes, que sugerem que o processamento global em indivíduos com PEA se desenvolve com a idade. A discrepância na literatura sobre o processamento global nas PEA pode, então, ser explicada pela exigência do processamento do estímulo e a etapa de desenvolvimento dos indivíduos.

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.

Análise comparada da segmentação e classificação orientada por objectos de uma imagem de alta resolução WORLDVIEW-2

Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Pós-processamento de imagens digitalizadas na odontometria de primeiros pré-molares superiores

A partir de uma amostra de 30 radiografias mesiorradiais prémolares superiores, contendo um instrumento endodôntico em cada um de seus condutos, obtidas com a finalidade de odontometria, foi avaliado se a manipulação digital pela aplicação de filtros grráficos de inversão, pseudocolorização e relevo, favorece ou não a localização do ápice radiográfico.As imagens convencionais foram digitalizadas através de scanner em 300 dpi e 256 tons de cinca, tamanho original e ajuste automático de brilho e contraste, reproduzidas três vezes e submetidas aos filtros gráficos. Uma seqüência aleatória de todas as imagens foi apresentada em monitor, em condições padronizadas de visualização, a um observador habituado à utilização de imagens digitais que, através de régua eletrônica da barra de ferramentas do programa PhotoshopR, efetuou a medida da distância entre a borda superior da imagem e o limite apical para ambas as raízes, três vezes em oportunidades distintas. As quatro imagens de cada dente foram montadas em apresentação do programa PowerPointR e exibidas, com os mesmos critérios de padronização, para três observadores especialistas em endodontia, os quais qualitativamente em qual delas o limite apical de cada raiz era melhor visualizado. Através dos resultados do teste não-paramétrico de Friedman verificou-se que os valores médios para as imagens manipuladas não diferem significativamente daqueles obtidos sobre a imagem (p=0,001), onde se observa o maior coeficiente de variação. A imagem e sua versão em negativo foram classificadas como as melhores de forma mais consistente. A modalidade pseudocores e relevo receberam os piores escores, porém não de modo consistente.

Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiais

A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.