Hidden Markov random field model and Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm for brain image segmentation

International audienceMany routine medical examinations produce images of patients suffering from various pathologies. With the huge number of medical images, the manual analysis and interpretation became a tedious task. Thus, automatic image segmentation became essential for diagnosis assistance. Segmentation consists in dividing the image into homogeneous and significant regions. We focus on hidden Markov random fields referred to as HMRF to model the problem of segmentation. This modelisation leads to a classical function minimisation problem. Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm referred to as BFGS is one of the most powerful methods to solve unconstrained optimisation problem. In this paper, we investigate the combination of HMRF and BFGS algorithm to perform the segmentation operation. The proposed method shows very good segmentation results comparing with well-known approaches. The tests are conducted on brain magnetic resonance image databases (BrainWeb and IBSR) largely used to objectively confront the results obtained. The well-known Dice coefficient (DC) was used as similarity metric. The experimental results show that, in many cases, our proposed method approaches the perfect segmentation with a Dice Coefficient above .9. Moreover, it generally outperforms other methods in the tests conducted

Predição da altura de Tectona grandis Linn F. por meio de modelos genéricos e redes neurais artificiais

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2020.Na Amazônia oriental, ainda que a Tectona grandis seja comumente empregada, tem-se uma escassez de estudos direcionados à esta região e capazes de fundamentar o manejo florestal destes povoamentos. Com isso, investigou-se o desempenho dos modelos genéricos e das redes neurais artificiais (RNA) na predição da altura total de árvores de T. grandis em um povoamento florestal na Amazônia oriental. Neste povoamento foram conduzidos inventários florestais contínuos, onde foram mensurados a altura total e o diâmetro medido à 1,30 m do solo (dap) dos indivíduos amostrados. A predição da altura foi feita por modelos não lineares, lineares e RNA’s Multilayer Perceptron. Estes métodos utilizaram as variáveis dap, idade e, ou, diâmetro médio quadrático (dg). Utilizou-se 70% dos dados para ajuste dos modelos e treinamento das redes e restante aplicado para a validação dos métodos de predição. A avaliação da precisão dos métodos analisados foi feita por meio do erro padrão residual absoluto e percentual da estimativa (Syx e Syx %), do coeficiente de correlação (r) e da análise gráfica de resíduos. Foi utilizado ainda a diferença agregada e análise de variância (ANOVA) para comparar os modelos e as redes. Baseado no coeficiente de correlação, concluiu-se que as variáveis independentes estudadas são capazes de explicar o comportamento da altura dos indivíduos de T. grandis. O modelo linear foi igualmente e, ou, superior aos modelos não lineares. Ainda que não houve diferença significativa e os dois métodos estimaram as alturas precisamente, as RNA’s, principalmente as que englobam dg, apresentaram indicadores estatísticos superiores em relação à regressão.In the eastern Amazon, although Tectona grandis is commonly used, there is a scarcity of studies aimed at this region to support the forest management of these stands. With this, the performance of generic models and artificial neural networks (ANN) in the prediction of the total height of T. grandis trees in a forest stand in the Eastern Amazon was investigated. In this stand, continuous forest inventories were conducted, where the total height and the diameter measured at 1.30 m from the soil (dbh) of the sampled individuals were measured. The height prediction was made by nonlinear, linear models and RNA’s Multilayer Perceptron. These methods used the variables dbh, age and / or mean square diameter (dg). 70% of the data were used to adjust the models and train the networks and the remainder applied to validate the prediction methods. The evaluation of the precision of the analyzed methods was done through the absolute residual standard error and percentage of the estimate (Syx and Syx%), the correlation coefficient (r) and the graphic analysis of residues. The aggregated difference and analysis of variance (ANOVA) were also used to compare the models and networks. Based on the correlation coefficient, it was concluded that the independent variables studied are able to explain the height behavior of individuals of T. grandis. The linear model was also and, or, superior to non-linear models. Although there was no significant difference and the two methods estimated the heights precisely, the ANNs, especially those that comprise dg, presented superior statistical indicators in relation to the regression

Predição volumétrica utilizando redes neurais artificiais e dados de sensoriamento remoto em floresta nativa na Amazônia brasileira

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, 2021.Amazônia brasileira envolve uma área de aproximadamente 5 milhões de quilômetros quadrados, nesta concentra-se a maior parte dos recursos florestais do planeta. Compreender sua conjuntura buscar formas para uma exploração sustentável é de suma importância no presente e futuro. Nesse sentido surgem os planos de manejo florestais sustentáveis (PMFS), porém a obtenção do volume nessas áreas muitas vezes é complexa e reservada a pequenas escalas. No presente estudo, objetivou-se correlacionar dados gerados dos índices de vegetação derivados de bandas espectrais do satélite Sentinel-2 e variáveis mensuradas em campo para predizer a produção volumétrica de árvores dentro de um PMFS. Para tanto tomou-se o diâmetro mínimo de medição (DMM) 30 cm, e juntamente as árvores de interesse comercial de acordo com o diâmetro mínimo de corte (DMC) a partir de 50 cm. Foram treinadas 300 redes neurais, em que 70% dos dados foram utilizados para o ajuste e 30% para validação. Posteriormente, as cinco redes de melhor desempenho foram retidas e listadas em tabelas apresentando os valores de correlação (r) entre os dados observados e os dados estimados pelas redes. Para o ajuste os resultados foram superiores a 90% sendo que a melhor RNA teve um poder preditivo de 97% para as árvores do DMM e 98% para as árvores de interesse comercial de acordo com DMC, para a validação os resultados também são superiores a 90%, os erros médios das estimativas RMSE foram inferiores a 20% em todas as 5 melhores redes nos dois casos. Os resultados deste estudo indicam que a junção de variáveis de rotina na floresta e os índices de vegetação derivados de imagens obtidas pelo sensor MSI a bordo do satélite Sentinel-2, estimam com boa acurácia tanto o volume da floresta na Amazônia como também o volume explorado para árvores de interesse comercial.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).The Brazilian Amazon encompasses an area of approximately 5 million square kilometers, where most of the planet's forest resources are concentrated. Understanding your situation and seeking ways for sustainable exploration is of paramount importance in the present and the future. In this sense, sustainable forest management plans (PMFS) appear, but obtaining the volume in these areas is often complex and reserved for small scales. In the present study, the objective was to correlate data generated from vegetation indices derived from spectral bands from the Sentinel-2 satellite and variables measured in the field to predict the volumetric production of trees within a PMFS. For that, the minimum measurement diameter (DMM) was taken 30 cm, and together the trees of commercial interest according to the minimum cut diameter (DMC) from 50 cm. 300 neural networks were trained, in which 70% of the data were used for adjustment and 30% for validation. Subsequently, the five best performing networks were retained and listed in tables showing the correlation values (r) between the observed data and the data estimated by the networks. For the adjustment, the results were greater than 90% and the best RNA had a predictive power of 97 for the DMM trees and 98% for the trees of commercial interest according to DMC, for the validation the results are also greater than 90 %, the average errors of the RMSE estimates were less than 20% in all the 5 best networks in both cases. The results of this study indicate that the combination of routine variables in the forest and the vegetation indexes derived from images obtained by the MSI sensor on board the Sentinel-2 satellite, estimate with good accuracy both the volume of the forest in the Amazon as well as the volume explored for trees of commercial interest