Ferramenta de anotação de imagem de olho de código aberto

Introduction: the tracking of the pupil center using videoculography images is widely used for the diagnosis of diseases of the nervous system. The difference between the automatically detected value of the pupil center and the reference value marked by a specialist (annotation) determines the accuracy of the diagnosis. The manual annotation process is very laborious, tedious, and prone to human error. Annotations are essential to develop and evaluate algorithms in the area of artificial vision, mainly those based on supervised learning, however, there are few interactive tools to perform reliable annotation of the center of the pupil.Objective: to develop an open source tool to annotate the center of the pupil. Method: The functional and non-functional requirements of the tool are defined and two algorithms are implemented for the semi-automatic annotation of the center of the pupil based on the ellipse and circle adjustment methods, from several points marked by the specialist.Results: The software application, called PUPILA, was developed in Python, from March 2020 to September 2020, and provides various auxiliary functions that facilitate the annotator's task. Conclusions: The new tool provides an agreeable and interactive environment to record the center of the pupil, guaranteeing comfort, accuracy and reduction of subjectivities in the specialist's work. It is open source and cross-platform, allowing it to be compatible with various devices and free to use. It has made it possible to annotate images from public databases and others acquired experimentally.Introducción: el seguimiento del centro de la pupila usando imágenes de videooculografía se usa ampliamente para el diagnóstico de enfermedades del sistema nervioso. La diferencia entre el valor detectado automáticamente del centro de la pupila y el valor de referencia marcado por un especialista (anotación) determina la exactitud del diagnóstico. El proceso de anotación manual es muy laborioso, tedioso y propenso a errores humanos. Las anotaciones son esenciales para desarrollar y evaluar los algoritmos en el área de visión artificial, principalmente aquellos basados en el aprendizaje supervisado, sin embargo, existen pocas herramientas interactivas para realizar la anotación fiable del centro de la pupila. Objetivo: desarrollar una herramienta de código abierto para anotar el centro de la pupila. Método: se definieron los requisitos funcionales y no funcionales de la herramienta y se implementaron dos algoritmos para la anotación semiautomática del centro de la pupila basados en los métodos de ajuste de elipse y de círculo, a partir de varios puntos marcados por el especialista.Resultados: la aplicación software, denominada PUPILA, fue desarrollada en Python, desde marzo de 2020 a septiembre de 2020, y proporciona varias funciones auxiliares que facilitan la tarea del anotador. Conclusiones: la nueva herramienta proporciona un ambiente agradable e interactivo para anotar el centro de la pupila garantizando comodidad, exactitud y reducción de subjetividades en el trabajo del especialista. Es de código abierto y multiplataforma, lo que permite su compatibilidad con diversos dispositivos y su uso gratuito. Ha permitido anotar imágenes de bases de datos públicas y otras adquiridas experimentalmente.Introdução: o rastreamento do centro pupilar por meio de imagens de vídeo-oculografia é amplamente utilizado para o diagnóstico de doenças do sistema nervoso. A diferença entre o valor detectado automaticamente do centro da pupila e o valor de referência marcado por um especialista (anotação) determina a precisão do diagnóstico. O processo de anotação manual é muito trabalhoso, tedioso e propenso a erros humanos. As anotações são essenciais para desenvolver e avaliar algoritmos na área de visão artificial, principalmente aqueles baseados em aprendizado supervisionado, porém, existem poucas ferramentas interativas para realizar anotação confiável do centro do aluno. Objetivo: desenvolver uma ferramenta de código aberto para anotar o centro da pupila. Método: foram definidos os requisitos funcionais e não funcionais da ferramenta e implementados dois algoritmos para a anotação semiautomática do centro da pupila com base nos métodos de ajuste de elipse e círculo, a partir de vários pontos marcados pelo especialista. Resultados: o aplicativo de software, denominado PUPILA, foi desenvolvido em Python, no período de março de 2020 a setembro de 2020, e disponibiliza diversas funções auxiliares que facilitam a tarefa do anotador.Conclusões: a nova ferramenta proporciona um ambiente legais e interativo para registrar o centro do aluno, garantindo conforto, precisão e redução de subjetividades no trabalho do especialista. É de código aberto e multiplataforma, permitindo que seja compatível com vários dispositivos e de uso gratuito. Tornou possível anotar imagens de bancos de dados públicos e outros adquiridos experimentalmente

Offline and Online Density Estimation for Large High-Dimensional Data

Density estimation has wide applications in machine learning and data analysis techniques including clustering, classification, multimodality analysis, bump hunting and anomaly detection. In high-dimensional space, sparsity of data in local neighborhood makes many of parametric and nonparametric density estimation methods mostly inefficient. This work presents development of computationally efficient algorithms for high-dimensional density estimation, based on Bayesian sequential partitioning (BSP). Copula transform is used to separate the estimation of marginal and joint densities, with the purpose of reducing the computational complexity and estimation error. Using this separation, a parallel implementation of the density estimation algorithm on a 4-core CPU is presented. Also, some example applications of the high-dimensional density estimation in density-based classification and clustering are presented. Another challenge in the area of density estimation rises in dealing with online sources of data, where data is arriving over an open-ended and non-stationary stream. This calls for efficient algorithms for online density estimation. An online density estimator needs to be capable of providing up-to-date estimates of the density, bound to the available computing resources and requirements of the application. In response to this, BBSP method for online density estimation is introduced. It works based on collecting and processing the data in blocks of fixed size, followed by a weighted averaging over block-wise estimates of the density. Proper choice of block size is discussed via simulations for streams of synthetic and real datasets. Further, with the purpose of efficiency improvement in offline and online density estimation, progressive update of the binary partitions in BBSP is proposed, which as simulation results show, leads into improved accuracy as well as speed-up, for various block sizes