Estudo de técnicas de segmentação de imagens da mucosa intestinal

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Autor(es): dc.contributorBorges, Helyane Bronoski-
Autor(es): dc.contributorRanthum, Geraldo-
Autor(es): dc.contributorBorges, Helyane Bronoski-
Autor(es): dc.contributorRanthum, Geraldo-
Autor(es): dc.contributorMorais, Erikson Freitas de-
Autor(es): dc.creatorSilveira, Igor Cataneo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:47:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:47:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-18-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-18-
Data de envio: dc.date.issued2015-05-21-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15924-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/660727-
Descrição: dc.descriptionIt is estimated that the diabetes will affect 592 million people around the world by the year 2035 and by the year of 2014 half of the diabetics do not know they have the disorder. At Medicine is known that there is relation between the type II of this disease and the hypertrophy of intestinal mucosa, but it is not exactly known what binds them. In the present paper, techniques of preprocessing, edge detection/segmentation and post-processing of Image Processing are used in order to segment the villus – being the villus the structure responsible for increasing the area available for absorption on the intestinal walls. The techniques used are: Histogram, Median, Contrast-Stretching, Logarithmic Transformation, Laplacian Filter, Mathematical Morphology, Marr-Hildreth, Canny and Watershed. These techniques are used in three different approaches: firstly, it is used only segmentation. Secondly, preprocessing and segmentation are combined. Finally, preprocessing, segmentation and post-processing are combined in order to compare the result in each approach. The results show that the third approach have better results, although the image is not completely segmented.-
Descrição: dc.descriptionEstima-se que em 2035 o diabetes afetará 592 milhões de pessoas ao redor do mundo e em 2014 metade dos diabéticos não sabem que possuem esta desordem. Sabe-se na medicina que existe uma relação entre o tipo II desta doença e a hipertrofia da mucosa intestinal, mas não se sabe exatamente qual a natureza da ligação. Neste trabalho, técnicas de Processamento de Imagens de pré-processamento, detecção de bordas/segmentação e pós-processamento são usadas para segmentar os vilos - sendo os vilos a estrutura responsável por aumentar a área de absorção das paredes intestinais. As técnicas usadas são: Histograma, Mediana, Expansão de Contraste, Transformada Logarítmica, Filtro Laplaciano, Morfologia Matemática, Marr-Hildreth, Canny e Watershed. Estas técnicas são utilizadas em três diferentes abordagens: primeiramente, é utilizado apenas segmentação. Por segundo, pré-processamento e segmentação são combinados. Por fim, pré-processamento, segmentação e pós-processamento são combinados para comparar os resultados de cada abordagem. Os resultados mostram que a terceira abordagem tem melhores resultados, embora a imagem não seja segmentada completamente.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPonta Grossa-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectSistema gastrointestinal-
Palavras-chave: dc.subjectDiabetes-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Palavras-chave: dc.subjectGastrointestinal system-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleEstudo de técnicas de segmentação de imagens da mucosa intestinal-
Título: dc.titleStudy of segmentation techniques of intestinal mucosa images-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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