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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Machado, Danubia de Araujo | - |
Autor(es): dc.contributor | Amaral, Rafael Burlamaqui | - |
Autor(es): dc.creator | Freitas, Rômulo Ponciano da Silva | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:04:22Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:04:22Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-12-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-12-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/5320 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/762969 | - |
Descrição: dc.description | No mundo de hoje a computação é algo que está inteiramente ligada ao nosso dia a dia. Cada vez mais utilizamos algoritmos com o propósito de evitar a perda de tempo. Assim, podemos focar nas partes mais essenciais deixando o trabalho repetitivo, padronizado e, às vezes, complicado, para as máquinas que conseguem desenvol-ver estas tarefas com velocidade e com uma pequena margem de erro. Em meio a tantas automatizações, existe a computação visual, que procura receber a informação do mundo visualizando-o através de imagens. Porém, para que estas imagens possam ser analisadas de maneira eficiente, antes, elas precisam passar por um processo de “limpeza” para eliminar borrões e informações não relevantes para a borda que se encontram na imagem. Essa limpeza é geralmente realizada por um filtro para então separar a ROI (Region of Interest), ou seja, a região considerada importante para determinada situação. Essa área será delimitada por uma borda que irá realçar seu interior do resto da imagem. É muito importante traçar bordas de maneira eficiente, pois estas bordas serão, em muitos casos, a imagem obtida como resultado. Então suponha que um exame te-nha tido bordas importantes que não foram detectadas. Isso pode gerar interpreta-ções erradas do profissional que estiver analisando aquele exame. Pode ser algo importante que não foi detectado e, consequentemente, não apareceria na imagem. Além disso, também é importante que a ROI seja muito bem definida, tanto para que não elimine uma parte da região que deveria estar inclusa, quanto para que o processamento da aplicação seja totalmente focado apenas no que é importante tornando a obtenção dos resultados mais rápida. Este trabalho busca segmentar imagens e aplicar algoritmos para detecção de bordas em exames médicos. Este tipo de algoritmo analisa os pixels de uma imagem e encontra as grandes variações de intensidade nestes pixels para determinar as bordas presentes. Isso aumenta o contraste entre a borda e o fundo, criando um contorno que realça a parte que será realmente analisada. Assim, os exames poderão ser avaliados de forma mais eficiente, já que a informação desejada estará em realce | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Federal Fluiminense | - |
Publicador: dc.publisher | Niterói | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmo de canny | - |
Palavras-chave: dc.subject | Segmentação de imagem e computação gráfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Segmentação de imagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmo computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação gráfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Exame clínico | - |
Título: dc.title | Sistema para detecção de bordas em exames clínicos | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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