A Review of Algorithms for Retinal Vessel Segmentation

oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/41This paper presents a review of algorithms for extracting blood vessels network from retinal images. Since retina is a complex and delicate ocular structure, a huge effort in computer vision is devoted to study blood vessels network for helping the diagnosis of pathologies like diabetic retinopathy, hypertension retinopathy, retinopathy of prematurity or glaucoma.  To carry out this process many works for normal and abnormal images have been proposed recently. These methods include combinations of algorithms like Gaussian and Gabor filters, histogram equalization, clustering, binarization, motion contrast, matched filters, combined corner/edge detectors, multi-scale line operators, neural networks, ants, genetic algorithms, morphological operators. To apply these algorithms pre-processing tasks are needed. Most of these algorithms have been tested on publicly retinal databases. We have include a table summarizing algorithms and results of their assessment

An ant colony based model to optimize parameters in industrial vision

Industrial vision constitutes an efficient way to resolve quality control problems. It proposes a wide variety of relevant operators to accomplish controlling tasks in vision systems. However, the installation of these systems awaits for a precise parameter tuning, which remains a very difficult exercise. The manual parameter adjustment can take a lot of time, if precision is expected, by revising many operators. In order to save time and get more precision, a solution is to automate this task by using optimization approaches (mathematical models, population models, learning models...). This paper proposes an Ant Colony Optimization (ACO) based model. The process considers each ant as a potential solution, and then by an interacting mechanism, ants converge to the optimal solution. The proposed model is illustrated by some image processing applications giving very promising results. Compared to other approaches, the proposed one is very hopeful.Industrial vision constitutes an efficient way to resolve quality control problems. It proposes a wide variety of relevant operators to accomplish controlling tasks in vision systems. However, the installation of these systems awaits for a precise parameter tuning, which remains a very difficult exercise. The manual parameter adjustment can take a lot of time, if precision is expected, by revising many operators. In order to save time and get more precision, a solution is to automate this task by using optimization approaches (mathematical models, population models, learning models...). This paper proposes an Ant Colony Optimization (ACO) based model. The process considers each ant as a potential solution, and then by an interacting mechanism, ants converge to the optimal solution. The proposed model is illustrated by some image processing applications giving very promising results. Compared to other approaches, the proposed one is very hopeful.Industrial vision constitutes an efficient way to resolve quality control problems. It proposes a wide variety of relevant operators to accomplish controlling tasks in vision systems. However, the installation of these systems awaits for a precise parameter tuning, which remains a very difficult exercise. The manual parameter adjustment can take a lot of time, if precision is expected, by revising many operators. In order to save time and get more precision, a solution is to automate this task by using optimization approaches (mathematical models, population models, learning models...). This paper proposes an Ant Colony Optimization (ACO) based model. The process considers each ant as a potential solution, and then by an interacting mechanism, ants converge to the optimal solution. The proposed model is illustrated by some image processing applications giving very promising results. Compared to other approaches, the proposed one is very hopeful

Avalia??o de Acidente Vascular Cerebral em Tomografia Computadorizada Utilizando Algoritmo de Otimiza??o de Formigas

O acidente vascular cerebral (AVC) ? uma das maiores causas de morte e de incapacidades neurol?gicas do mundo, sendo a doen?a neurol?gica mais comum e potencialmente mais devastadora, e por essa raz?o ? respons?vel por um grande n?mero de pesquisas e inova??es na ?rea de imagens m?dicas. No Brasil h? uma distribui??o extremamente desigual de recursos m?dicos de boa qualidade em decorr?ncia de sua grande extens?o territorial. Dessa forma, existem in?meros locais e servi?os de sa?de em que n?o h? a presen?a de um especialista em radiologia para observar as imagens de tomografia computadorizada (TC). Por essa raz?o h? uma motiva??o para o desenvolvimento de sistemas computadorizados para o aux?lio ao diagn?stico de doen?as utilizando t?cnicas de processamento de imagens. T?cnicas de processamento digital de imagens podem ser utilizadas para auxiliar o diagn?stico m?dico dessa patologia, possibilitando um diagn?stico mais r?pido, bem como um acompanhamento da ?rea de extens?o das les?es isqu?micas e hemorr?gicas causadas pelo AVCi (isqu?mico) ou AVCh (hemorr?gico). Ent?o, os algoritmos desenvolvidos para detec??o de AVC poderiam ser utilizados para auxiliar cl?nicos, ou outros profissionais de sa?de, para que esses possam ou encaminhar para algum centro especializado pr?ximo ou iniciar o tratamento adequado o mais r?pido poss?vel melhorando o progn?stico dos pacientes acometidos pela patologia. Neste trabalho foram desenvolvidos e implementados cinco algoritmos para detectar e real?ar as ?reas de AVCi e AVCh em imagens de TC de cr?nio, dos quais tr?s foram utilizados para detec??o de AVCi agudo/subagudo (nos est?gios iniciais) e dois para detec??o de AVCh. Inicialmente, foram implementados os algoritmos para a detec??o dessas duas patologias baseados em limiariza??o, e em seguida foi implementado o algoritmo de segmenta??o de imagens baseado em ACO (Ant Colony Optimization) e k-means. Baseado nessa segmenta??o com ACO foi desenvolvido um algoritmo de detec??o de AVCh, um algoritmo de detec??o dos ventr?culos cerebrais e posterior detec??o do AVCi utilizando a limiariza??o e um algoritmo de detec??o de AVCi agudo/subagudo. Em seguida, foram calculados e analisados os resultados estat?sticos para cada um dos algoritmos implementados, analisando a detec??o por paciente, por cortes e por pixels. Assim, sendo realizada uma avalia??o da detec??o dos dois tipos de AVC em rela??o a cada um dos algoritmos desenvolvidos. Os melhores resultados obtidos para a detec??o do AVCh foram com o algoritmo de segmenta??o baseado no ACO que apresenta uma sensibilidade, uma especificidade e uma acur?cia na detec??o por paciente de 100%, por corte apresenta uma sensibilidade de 51%, uma especificidade de 100% e uma acur?cia de 99%, e por pixel possui uma sensibilidade de 34%, uma especificidade de 99% e uma acur?cia de 99%. O processamento do conjunto das 22 imagens de cada paciente foi realizado em 1 minuto e 15 segundos por esse algoritmo. De forma semelhante, os melhores resultados para a detec??o do AVCi foram obtidos com o algoritmo ACO para a detec??o da ?rea de isquemia, que apresenta uma sensibilidade de 72%, uma especificidade de 88% e uma acur?cia na detec??o por paciente de 88%, por corte apresenta uma sensibilidade de 27%, uma especificidade de 98% e uma acur?cia de 98%, e por pixel possui uma sensibilidade de 12%, uma especificidade de 99% e uma acur?cia de 99%. Esse algoritmo possui um tempo de processamento para o conjunto de 20 imagens de um paciente de 1 minuto e 5 segundos.CAPE

Use of bio-inspired techniques to solve complex engineering problems: industrial automation case study

Nowadays local markets have disappeared and the world lives in a global economy. Due to this reality, every company virtually competes with all others companies in the world. In addition to this, markets constantly search products with higher quality at lower costs, with high customization. Also, products tend to have a shorter period of life, making the demanding more intense. With this scenario, companies, to remain competitive, must constantly adapt themselves to the market changes, i.e., companies must exhibit a great degree of self-organization and self-adaptation. Biology with the millions of years of evolution may offer inspiration to develop new algorithms, methods and techniques to solve real complex problems. As an example, the behaviour of ants and bees, have inspired researchers in the pursuit of solutions to solve complex and evolvable engineering problems. This dissertation has the goal of explore the world of bio-inspired engineering. This is done by studying some of the bio-inspired solutions and searching for bio-inspired solutions to solve the daily problems. A more deep focus will be made to the engineering problems and particularly to the manufacturing domain. Multi-agent systems is a concept aligned with the bio-inspired principles offering a new approach to develop solutions that exhibit robustness, flexibility, responsiveness and re-configurability. In such distributed bio-inspired systems, the behaviour of each entity follows simple few rules, but the overall emergent behaviour is very complex to understand and to demonstrate. Therefore, the design and simulation of distributed agent-based solutions, and particularly those exhibiting self-organizing, are usually a hard task. Agent Based Modelling (ABM) tools simplifies this task by providing an environment for programming, modelling and simulating agent-based solutions, aiming to test and compare alternative model configurations. A deeply analysis of the existing ABM tools was also performed aiming to select the platform to be used in this work. Aiming to demonstrate the benefits of bio-inspired techniques for the industrial automation domain, a production system was used as case study for the development of a self-organizing agent-based system developed using the NetLogo tool. Hoje em dia os mercados locais desapareceram e o mundo vive numa economia global. Devido a esta realidade, cada companhia compete, virtualmente, com todas as outras companhias do mundo. A acrescentar a isto, os mercados estão constantemente à procura de produtos com maior qualidade a preços mais baixos e com um grande nível de customização Também, os produtos tendem a ter um tempo curto de vida, fazendo com que a procura seja mais intensa. Com este cenário, as companhias, para permanecer competitivas, têm que se adaptar constantemente de acordo com as mudanças de mercado, i.e., as companhias têm que exibir um alto grau de auto-organização e auto-adaptação. A biologia com os milhões de anos de evolução, pode oferecer inspiração para desenvolver novos algoritmos, métodos e técnicas para resolver problemas complexos reais. Como por exemplo, o comportamento das formigas e das abelhas inspiraram investigadores na descoberta de soluções para resolver problemas complexos e evolutivos de engenharia. Esta dissertação tem como objectivo explorar o mundo da engenharia bio-inspirada. Isto é feito através do estudo de algumas das soluções bio-inspiradas existentes e da procura de soluções bio-inspiradas para resolver os problemas do dia-a-dia. Uma atenção especial vai ser dada aos problemas de engenharia e particularmente aos problemas do domínio da manufactura. Os sistemas multi-agentes são um conceito que estão em linha com os princípios bio-inspirados oferecendo uma abordagem nova para desenvolver soluções que exibam robustez, flexibilidade, rapidez de resposta e reconfiguração. Nestes sistemas distribuídos bio-inspirados, o comportamento de cada entidade segue um pequeno conjunto de regras simples, mas o comportamento emergente global é muito complexo de perceber e de demonstrar. Por isso, o desenho e simulação de soluções distribuídas de agentes, e particularmente aqueles que exibem auto-organização, são normalmente uma tarefa árdua. As ferramentas de Modelação Baseada de Agentes (MBA) simplificam esta tarefa providenciando um ambiente para programar, modelar e simular, com o objectivo de testar e comparar diferentes configurações do modelo. Uma análise mais aprofundada das ferramentas MBA foi também efectuada tendo como objectivo seleccionar a plataforma a usar neste trabalho