Detecção de vértebras em imagens médicas - Estudo de caso Pixeon
- Autora
Karoline da Rocha
- Orientador
Prof. Marcos Moecke
- Curso
Engenharia de Telecomunicações
- Resumo
A identificação e designação das vértebras são as etapas iniciais no processo de diagnóstico para imagens médicas da coluna vertebral. O desenvolvimento de técnicas de auxílio ou automatização dessas etapas permitirá acelerar o processo de diagnóstico. Esta pesquisa visa realizar a detecção automática das vértebras (cervical, torácica e lombar) em imagens médicas. A técnica aplicada foi uma combinação de descritores HOG (Histogram of Oriented Gradients) com o classificador SVM (Support Vector Machine) juntamente com métodos de busca pela imagem. No treinamento do classificador SVM, foram utilizadas 140 amostras de imagens, sendo metade delas vértebras. Foram propostos três métodos de busca, sendo o primeiro uma “busca exaustiva” nas direções horizontal e vertical da imagem, sem alterar a inclinação e a escala da janela de detecção. No segundo método, depois de identificar a primeira vértebra como anteriormente, restringe-se a busca da próxima vértebra para uma região logo abaixo ou acima da vértebra anterior, alterando também o ângulo e o fator de escala da região analisada. O terceiro método acelera o Método 2 reduzindo o número de classificações SVM. Os resultados mostram que o Método 3 encontrou todas as vértebras presentes nas imagens médicas avaliadas, com uma redução de 97% do tempo de busca em relação ao Método 2.
- Palavras chave
Detecção de vértebras. Descritor HOG. Imagens médicas. Métodos de procura. Classificador SVM.
- Abstract
Vertebrae identification and designation are the initial steps in the diagnosis process for spine medical images. Developing techniques for aiding or automation these steps will accelerate the diagnostic process. This research aims to carry out the automatic detection of the vertebrae (cervical, thoracic and lumbar) in medical images. The technique applied was a combination of HOG (Histogram of Oriented Gradients) descriptors with the SVM (Support Vector Machine) classifier, along with image search methods. In SVM classifier training, 140 samples of images were used, half of which were vertebrae. Three search methods were proposed, the first is an “exhaustive search” in the horizontal and vertical directions of the image, without changing the tilt and scale of the detection window. In the second method, after identifying the first vertebra as before, the search for the next vertebra is restricted to a region just below or above the anterior vertebra, also changing the angle and scaling factor of the analysed region. The third method accelerates Method 2 by reducing the number of SVM classifications. The results show that Method 3 found all the vertebrae present in the medical images evaluated with a reduction of 97% of the search time in relation to Method 2.
- Keywords
Vertebrae detection. HOG descriptor. Medical images. Search methods. SVM classifier.
- Arquivos
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