Agrupamento de faces em vídeos digitais.

Faces humanas são algumas das entidades mais importantes frequentemente encontradas em vídeos. Devido ao substancial volume de produção e consumo de vídeos digitais na atualidade (tanto vídeos pessoais quanto provenientes das indústrias de comunicação e entretenimento), a extração automática de informações relevantes de tais vídeos se tornou um tema ativo de pesquisa. Parte dos esforços realizados nesta área tem se concentrado no uso do reconhecimento e agrupamento facial para auxiliar o processo de anotação automática de faces em vídeos. No entanto, algoritmos de agrupamento de faces atuais ainda não são robustos às variações de aparência de uma mesma face em situações de aquisição típicas. Neste contexto, o problema abordado nesta tese é o agrupamento de faces em vídeos digitais, com a proposição de nova abordagem com desempenho superior (em termos de qualidade do agrupamento e custo computacional) em relação ao estado-da-arte, utilizando bases de vídeos de referência da literatura. Com fundamentação em uma revisão bibliográfica sistemática e em avaliações experimentais, chegou-se à proposição da abordagem, a qual é constituída por módulos de pré-processamento, detecção de faces, rastreamento, extração de características, agrupamento, análise de similaridade temporal e reagrupamento espacial. A abordagem de agrupamento de faces proposta alcançou os objetivos planejados obtendo resultados superiores (no tocante a diferentes métricas) a métodos avaliados utilizando as bases de vídeos YouTube Celebrities (KIM et al., 2008) e SAIVT-Bnews (GHAEMMAGHAMI, DEAN e SRIDHARAN, 2013).Human faces are some of the most important entities frequently encountered in videos. As a result of the currently high volumes of digital videos production and consumption both personal and profissional videos, automatic extraction of relevant information from those videos has become an active research topic. Many efforts in this area have focused on the use of face clustering and recognition in order to aid with the process of annotating faces in videos. However, current face clustering algorithms are not robust to variations of appearance that a same face may suffer due to typical changes in acquisition scenarios. Hence, this thesis proposes a novel approach to the problem of face clustering in digital videos which achieves superior performance (in terms of clustering quality and computational cost) in comparison to the state-of-the-art, using reference video databases according to the literature. After performing a systematic literature review and experimental evaluations, the current approach has been proposed, which has the following modules: preprocessing, face detection, tracking, feature extraction, clustering, temporal similarity analysis, and spatial reclustering. The proposed approach for face clustering achieved the planned objectives obtaining better results (according to different metrics) than those presented by methods evaluated on the YouTube Celebrities videos dataset (KIM et al., 2008) and SAIVT-Bnews videos dataset (GHAEMMAGHAMI, DEAN e SRIDHARAN, 2013)

Classificação de tumores cerebrais com algoritmos de machine learning

Mestrado em Tecnologias de Física MédicaA Inteligência Artificial (IA) e a Data Science são dois dos assuntos mais debatidos atualmente na Saúde. A IA tem sido considerada como uma parte essencial na resolução de problemas nesse campo e mesmo um quarto paradigma da Ciência como um todo, junto com as componentes Teórica, Experimental e Computacional. Neste trabalho são feitos testes com algoritmos de Machine Learning para a classificação multiclasse de três datasets de imagens de Ressonância Magnética de tumores cerebrais. O objetivo principal dos testes com datasets diferentes é verificar a influência que os dados têm sobre a acurácia de cada um dos algoritmos; foram testados diferentes algoritmos e analisado qual deles (e com quais ajustes de parâmetros, quando há) que apresenta melhor desempenho; foram também testados diferentes splits dos dados para averiguar o quanto a divisão deles interfere no resultado da acurácia. Foram utilizados três datasets (conjuntos de imagens) com 4 categorias de tumor cerebral: glioma, meningioma, tumor da glândula pituitária e sem tumor. O primeiro dataset é composto por 2870 imagens diferentes, o segundo por 7020 imagens, e o terceiro é um subconjunto do segundo, com 2870 imagens, com a mesma distribuição por categorias que o primeiro. Os algoritmos usados foram o Decision Tree (com os parâmetros definidos por defeito), o Random Forest (com variação do número de estimadores); o Linear Discriminant Analysis (que não tem parâmetros para ajustar); o Support Vector Machine com os 4 kernels diferentes disponíveis (Linear, Polinomial, RBF e Sigmoide) e variando o parâmetro de regularização; e o k-Nearest Neighbors, variando o número de vizinhos. Além disso, em cada caso também foram testados três splits diferentes – separação entre dados de treino e teste: 70%, 80% e 90% dos dados para treino. Como medida de desempenho foi usada a acurácia, e realizados testes de significância estatística entre resultados. O algoritmo com melhores resultados foi o Random Forest, que atingiu 96,425%, seguido pelo kernel RBF do Support Vector Machine, com 93,615%. Os resultados são comparáveis a outros trabalhos publicados que apresentam metodologias semelhantes.ABSTRACT - Artificial Intelligence (AI) and Data Science are two of the most debated subjects currently in Health. AI has been considered an essential part of problem-solving in this field, and even a fourth paradigm of Science as a whole, along with the Theoretical, Experimental, and Computational components. In this work, tests are conducted with Machine Learning algorithms for the multiclass classification of three datasets of MRI images of brain tumors. The main objective of tests with different datasets is to verify the influence that the data have on the accuracy of each of the algorithms; different algorithms were tested and analyzed to which algorithm (and with which parameter settings, if any) had the best performance; different splits were also tested to see how much the division interferes with the accurate result. Three datasets (image sets) with 4 brain tumor categories were tested: glioma, meningioma, pituitary gland tumor, and no tumor. The first dataset is composed of 2870 different images, the second of 7020 images, and the third is a subset of the second, with 2870 images, with the same distribution by categories as the first. The algorithms used for testing were Decision Tree (with parameters defined by default), Random Forest (with variation in the number of estimators); Linear Discriminant Analysis (which has no parameters to adjust); Support Vector Machine with 4 different kernels available (Linear, Polynomial, RBF and Sigmoid) and varying the regularization parameter; and the k-Nearest Neighbors, varying the number of neighbors. Furthermore, in each case, three different splits were also tested – separation between training and test data: 70%, 80%, and 90% of the training data. Accuracy was used as the performance measure and statistical significance tests were performed between results. The algorithm with the best results was Random Forest, which reached an accuracy of 96.425%, followed by the Support Vector Machine's RBF kernel, with 93.615%. The results are comparable to other published works that present similar methodologies.N/

Segmentação automática de estruturas pélvicas de imagens de tomografia computadorizada para planejamento da radioterapia de câncer de próstata

Orientador : Prof. Dr. Volmir Eugênio WilhelmTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 05/04/2017Inclui referências : f. 100-111Resumo: Nos últimos anos, o aumento da incidência de casos de câncer de próstata vem se tornando um desafio para a ciência médica. Uma das modalidades de tratamento é a radioterapia de intensidade modulada, IMRT, que permite conformar o feixe de dose de radiação em imagens de duas ou três dimensões. Uma das fases do planejamento consiste na segmentação das imagens das estruturas de interesse, tais como tumores e órgãos nobres e saudáveis, que é realizada manualmente, tarefa que demanda tempo do especialista, limitando o número de planejamentos efetuados. Dessa forma, é proposto um algoritmo de segmentação automática para as estruturas de interesse da região pélvica masculina de imagens de tomografia computadorizada (TC) para o planejamento da radioterapia de câncer de próstata. Neste trabalho foram utilizadas 300 imagens de TC no padrão DICOM, que correspondem a 10 exames de pacientes. Na segmentação das estruturas de interesse, realizou-se um pré-processamento das imagens (filtragem), em seguida, aplicou-se o método de segmentação Region Growing. Para a segmentação automática da região pélvica masculina utilizando o método Region Growing é necessário a escolha dos pixels sementes, que na maioria dos casos, é realizada observando a imagem e selecionando manualmente um ponto na região de interesse que se quer segmentar. O objetivo é que esses pontos sejam escolhidos de forma automática, sem a interferência do observador. Para isso, é proposto um algoritmo de busca de pixels sementes (ABS) para a segmentação automática da região pélvica masculina, isto é, as regiões de cabeça de fêmur direita e esquerda, bexiga e reto, considerados tecidos nobres para a etapa de planejamento da radioterapia. A tese contou com o envolvimento de profissionais do Hospital Erasto Gaertner, que forneceram as imagens segmentadas manualmente dos pacientes em tratamento para que fosse realizada a comparação com a segmentação automática. Verificou-se que o algoritmo de Region Growing com lançamento automático de sementes teve um índice de similaridade médio, considerando todos os exames estudados de 81;46% para a bexiga e de 60;10% para o reto, e tempo computacional médio de 21,16 segundos. Obteve-se bons resultados confirmados pela equipe de física-médica do hospital Erasto Gaertner. Por conseguinte, a utilização de sistemas assistidos por computador torna-se necessário para superar a demora nesta etapa do planejamento da radioterapia, com uma redução significativa do tempo necessário para a segmentação. Palavras-chave: planejamento da radioterapia, segmentação de imagens, region growing, algoritmo ABS.Abstract: In past years, prostate cancer incidence is growing, and become a challenge for medical science. Intensity modulated radiotherapy, IMRT, is one of the treatment modalities that allow a radiation dose to be conformed into two or three dimensions images. One of the planning stages consists in interest structures segmentation, such as tumors, and healthy and noble organs, which is manually performed, a task that requires specialist time, and limits the number of accomplished plannings. This way, an algorithm for automatic segmentation is proposed to identify interest structures in the male pelvic region, by using computed tomography (CT) images for prostate cancer radiotherapy planning. For this job we used 300 CT images in DICOM standard, that correspond to 10 patients exams. In interest structures segmentation, it was performed an image pre-processing (filtering), and then, it was applied a segmentation method known as Region Growing. To use Region Growing method for male pelvic region automatic segmentation, it's required to choose seed pixels, which in most cases, it's performed by observing the image, and manually selecting one point in the interest region segmentation. The goal is for these points to be chosen automatically, without the observer's interference. For this purpose, a pixels selecting algorithm (ABS) is proposed for an automatic segmentation of the male pelvic region, which covers right and left femur head regions, urinary bladder, and rectum organ, all of them considered as noble tissues for this stage of radiotherapy planning. The thesis had involvement with Hospital Erasto Gaertner staff, that provided manual segmented images from patients under treatment, in order to perform comparison against automatic segmentation. It was possible to verify that the algorithm for growing regions with automatic seed lauching had a mean index similarity, considering all studied exams of 81;46% for the bladder, and 60;10% for rectum organ, and the average computational time of 21,16 seconds. Good results were obtained, confirmed by the Medical physics team of Erasto Gaertner Hospital. Therefore, the use computer-aided systems become necessary in order to overcome the delay in this stage of planning for the radiotherapy, with a significant time reduction needed for the segmentation. Keywords: radiotherapy planning, images segmentation, region growing, ABS algorithm