A lung cancer detection approach based on shape index and curvedness superpixel candidate selection

Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 29/08/2016Inclui referências : f. 72-76Área de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: Câncer é uma das causas com mais mortalidade mundialmente. Câncer de pulmão é o tipo de câncer mais comum (excluíndo câncer de pele não-melanoma). Seus sintomas aparecem em estágios mais avançados, o que dificulta o seu tratamento. Para diagnosticar o paciente, a tomografia computadorizada é utilizada. Ela é composta de diversos cortes, que mapeiam uma região 3D de interesse. Apesar de fornecer muitos detalhes, por serem gerados vários cortes, a análise de exames de tomografia computadorizada se torna exaustiva, o que pode influenciar negativamente no diagnóstico feito pelo especialista. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de métodos para a segmentação do pulmão e a detecção de nódulos em imagens de tomografia computadorizada do tórax. As imagens são segmentadas para separar o pulmão das outras estruturas e após, detecção de nódulos utilizando a técnicas de superpixeis são aplicadas. A técnica de Rótulamento dos Eixos teve uma média de preservação de nódulos de 93,53% e a técnica Monotone Chain Convex Hull apresentou melhores resultados com uma taxa de 97,78%. Para a detecção dos nódulos, as técnicas Felzenszwalb e SLIC são empregadas para o agrupamento de regiões de nódulos em superpixeis. Uma seleção de candidatos à nódulos baseada em shape index e curvedness é aplicada para redução do número de superpixeis. Para a classificação desses candidatos, foi utilizada a técnica de Florestas Aleatórias. A base de imagens utilizada foi a LIDC, que foi dividida em duas sub-bases: uma de desenvolvimento, composta pelos pacientes 0001 a 0600, e uma de validação, composta pelos pacientes 0601 a 1012. Na base de validação, a técnica Felzenszwalb obteve uma sensibilidade de 60,61% e 7,2 FP/exame. Palavras-chaves: Câncer de pulmão. Detecção de nódulos. Superpixel. Shape index.Abstract: Cancer is one of the causes with more mortality worldwide. Lung cancer is the most common type (excluding non-melanoma skin cancer). Its symptoms appear mostly in advanced stages, which difficult its treatment. For patient diagnostic, computer tomography (CT) is used. CT is composed of many slices, which maps a 3D region of interest. Although it provides many details, its analysis is very exhaustive, which may has negatively influence in the specialist's diagnostic. The objective of this work is the development of lung segmentation and nodule detection methods in chest CT images. These images are segmented to separate the lung region from other parts and, after that, nodule detection using superpixel methods is applied. The Axes' Labeling had a mean of nodule preservation of 93.53% and the Monotone Chain Convex Hull method presented better results, with a mean of 97.78%. For nodule detection, the Felzenszwalb and SLIC methods are employed to group nodule regions. A nodule candidate selection based on shape index and curvedness is applied for superpixel reduction. Then, classification of these candidates is realized by the Random Forest. The LIDC database was divided into two data sets: a development data set composed of the CT scans of patients 0001 to 0600, and a untouched, validation data set, composed of patients 0601 to 1012. For the validation data set, the Felzenszwalb method had a sensitivity of 60.61% and 7.2 FP/scan. Key-words: Lung cancer. Nodule detection. Superpixel. Shape index

Efficient evolutionary-based neural architecture search in few GPU hours for image classification and medical image segmentation

Orientador: Lucas Ferrari de OliveiraTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 20/09/2021Inclui referências: p. 132-139Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: O uso de aprendizagem profunda (AP) está crescendo rapidamente, já que o poder computacional atual fornece otimização e inferência rápidas. Além disso, vários métodos exclusivos de AP estão evoluindo, permitindo resultados superiores em visão computacional, reconhecimento de voz e análise de texto. Os métodos AP extraem característica automaticamente para melhor representação de um problema específico, removendo o árduo trabalho do desenvolvimento de descritores de características dos métodos convencionais. Mesmo que esse processo sejaautomatizado, a criação inteligente de redes neurais é necessária para o aprendizado adequado da representação, o que requer conhecimento em AP. O campo de busca de arquiteturas neurais (BAN) foca no desenvolvimento de abordagens inteligentes que projetam redes robustas automaticamente para reduzir o conhecimento exigido para o desenvolvimento de redes eficientes. BAN pode fornecer maneiras de descobrir diferentes representações de rede, melhorando o estado da arte em diferentes aplicações. Embora BAN seja relativamente nova, várias abordagens foram desenvolvidas para descobrir modelos robustos. Métodos eficientes baseados em evolução são amplamente populares em BAN, mas seu alto consumo de placa gráfica (de alguns dias a meses)desencoraja o uso prático. No presente trabalho, propomos duas abordagens BAN baseadas na evolução eficiente com baixo custo de processamento, exigindo apenas algumas horas de processamento na placa gráfica (menos de doze em uma RTX 2080Ti) para descobrir modelos competitivos. Nossas abordagens extraem conceitos da programação de expressão gênica para representar e gerar redes baseadas em células robustas combinadas com rápido treinamento de candidatos, compartilhamento de peso e combinações dinâmicas. Além disso, os métodos propostos são empregados em um espaço de busca mais amplo, com mais células representando uma rede única. Nossa hipótese central é que BAN baseado na evolução pode ser usado em uma busca com baixo custo (combinada com uma estratégia robusta e busca eficiente) em diversas tarefas de visão computacional sem perder competitividade. Nossos métodos são avaliados em diferentes problemas para validar nossa hipótese: classificação de imagens e segmentação semântica de imagens médicas. Para tanto, as bases de dados CIFAR são estudadas para atarefa de classificação e o desafio CHAOS para a tarefa de segmentação. As menores taxas de erro encontradas nas bases CIFAR-10 e CIFAR-100 foram 2,17% ± 0,10 e 15,47% ± 0,51,respectivamente. Quanto às tarefas do desafio CHAOS, os valores de Dice ficaram entre 90% e96%. Os resultados obtidos com nossas propostas em ambas as tarefas mostraram a descoberta de redes robustas para ambas as tarefas com baixo custo na fase de busca, sendo competitivas em relação ao estado da arte em ambos os desafios.Abstract: Deep learning (DL) usage is growing fast since current computational power provides fast optimization and inference. Furthermore, several unique DL methods are evolving, enabling superior computer vision, speech recognition, and text analysis results. DL methods automatically extract features to represent a specific problem better, removing the hardworking of feature engineering from conventional methods. Even if this process is automated, intelligent network design is necessary for proper representation learning, which requires expertise in DL. The neural architecture search (NAS) field focuses on developing intelligent approaches that automatically design robust networks to reduce the expertise required for developing efficient networks. NAS may provide ways to discover different network representations, improving the state-of-the-art indifferent applications. Although NAS is relatively new, several approaches were developed for discovering robust models. Efficient evolutionary-based methods are widely popular in NAS, buttheir high GPU consumption (from a few days to months) discourages practical use. In the presentwork, we propose two efficient evolutionary-based NAS approaches with low-GPU cost, requiring only a few GPU hours (less than twelve in an RTX 2080Ti) to discover competitive models. Our approaches extract concepts from gene expression programming to represent and generate robust cell-based networks combined with fast candidate training, weight sharing, and dynamic combinations. Furthermore, the proposed methods are employed in a broader search space, withmore cells representing a unique network. Our central hypothesis is that evolutionary-based NAScan be used in a low-cost GPU search (combined with a robust strategy and efficient search) indiverse computer vision tasks without losing competitiveness. Our methods are evaluated indifferent problems to validate our hypothesis: image classification and medical image semantic segmentation. For this purpose, the CIFAR datasets are studied for the classification task andthe CHAOS challenge for the segmentation task. The lowest error rates found in CIFAR-10 andCIFAR-100 datasets were 2.17% ± 0.10 and 15.47% ± 0.51, respectively. As for the CHAOS challenge tasks, the dice scores were between 90% and 96%. The obtained results from our proposal in both tasks shown the discovery of robust networks for both tasks with little GPU costin the search phase, being competitive to state-of-the-art approaches in both challenges

Extracting Lungs from CT Images using Fully Convolutional Networks

Analysis of cancer and other pathological diseases, like the interstitial lung diseases (ILDs), is usually possible through Computed Tomography (CT) scans. To aid this, a preprocessing step of segmentation is performed to reduce the area to be analyzed, segmenting the lungs and removing unimportant regions. Generally, complex methods are developed to extract the lung region, also using hand-made feature extractors to enhance segmentation. With the popularity of deep learning techniques and its automated feature learning, we propose a lung segmentation approach using fully convolutional networks (FCNs) combined with fully connected conditional random fields (CRF), employed in many state-of-the-art segmentation works. Aiming to develop a generalized approach, the publicly available datasets from University Hospitals of Geneva (HUG) and VESSEL12 challenge were studied, including many healthy and pathological CT scans for evaluation. Experiments using the dataset individually, its trained model on the other dataset and a combination of both datasets were employed. Dice scores of $98.67\%\pm0.94\%$ for the HUG-ILD dataset and $99.19\%\pm0.37\%$ for the VESSEL12 dataset were achieved, outperforming works in the former and obtaining similar state-of-the-art results in the latter dataset, showing the capability in using deep learning approaches.Comment: Accepted for presentation at the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 201

Identificação de amostras de sementes utilizando VisãoComputacional

Diversos sistemas computacionais voltados ao Agronegócio foram desenvolvidos visando melhorar a produtividade, qualidade dos produtos, reduzir desperdícios e auxiliar na tomada de decisões. Da mesma forma, medidores de umidade estão cada vez mais tecnológicos e, neste caso, automatização do processo de medição auxilia na redução de erros e aumento de produtividade. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma metodologia para obtenção de imagens de sementes e classificação utilizando métodos de Visão Computacional. Uma base de imagens com treze tipos de sementes foi criada para avaliação do método de identificação proposto. Quatro descritores foram extraídos, avaliados individualmente e de forma combinada, sendo utilizados como entrada no classificador SVM. O método proposto obteve uma taxa de acerto superior a 85% em 12 dos 13 tipos testados, mostrando a viabilidade dasua utilização na identificação de sementes, para uma posterior análise de umidade

Vehicle Occurrence-based Parking Space Detection

Smart-parking solutions use sensors, cameras, and data analysis to improve parking efficiency and reduce traffic congestion. Computer vision-based methods have been used extensively in recent years to tackle the problem of parking lot management, but most of the works assume that the parking spots are manually labeled, impacting the cost and feasibility of deployment. To fill this gap, this work presents an automatic parking space detection method, which receives a sequence of images of a parking lot and returns a list of coordinates identifying the detected parking spaces. The proposed method employs instance segmentation to identify cars and, using vehicle occurrence, generate a heat map of parking spaces. The results using twelve different subsets from the PKLot and CNRPark-EXT parking lot datasets show that the method achieved an AP25 score up to 95.60\% and AP50 score up to 79.90\%.Comment: Accepted for presentation at the 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2023

Efficient evolutionary-based neural architecture search in few GPU hours for image classification and medical image segmentation

Orientador: Lucas Ferrari de OliveiraTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 20/09/2021Inclui referências: p. 132-139Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: O uso de aprendizagem profunda (AP) está crescendo rapidamente, já que o poder computacional atual fornece otimização e inferência rápidas. Além disso, vários métodos exclusivos de AP estão evoluindo, permitindo resultados superiores em visão computacional, reconhecimento de voz e análise de texto. Os métodos AP extraem característica automaticamente para melhor representação de um problema específico, removendo o árduo trabalho do desenvolvimento de descritores de características dos métodos convencionais. Mesmo que esse processo sejaautomatizado, a criação inteligente de redes neurais é necessária para o aprendizado adequado da representação, o que requer conhecimento em AP. O campo de busca de arquiteturas neurais (BAN) foca no desenvolvimento de abordagens inteligentes que projetam redes robustas automaticamente para reduzir o conhecimento exigido para o desenvolvimento de redes eficientes. BAN pode fornecer maneiras de descobrir diferentes representações de rede, melhorando o estado da arte em diferentes aplicações. Embora BAN seja relativamente nova, várias abordagens foram desenvolvidas para descobrir modelos robustos. Métodos eficientes baseados em evolução são amplamente populares em BAN, mas seu alto consumo de placa gráfica (de alguns dias a meses)desencoraja o uso prático. No presente trabalho, propomos duas abordagens BAN baseadas na evolução eficiente com baixo custo de processamento, exigindo apenas algumas horas de processamento na placa gráfica (menos de doze em uma RTX 2080Ti) para descobrir modelos competitivos. Nossas abordagens extraem conceitos da programação de expressão gênica para representar e gerar redes baseadas em células robustas combinadas com rápido treinamento de candidatos, compartilhamento de peso e combinações dinâmicas. Além disso, os métodos propostos são empregados em um espaço de busca mais amplo, com mais células representando uma rede única. Nossa hipótese central é que BAN baseado na evolução pode ser usado em uma busca com baixo custo (combinada com uma estratégia robusta e busca eficiente) em diversas tarefas de visão computacional sem perder competitividade. Nossos métodos são avaliados em diferentes problemas para validar nossa hipótese: classificação de imagens e segmentação semântica de imagens médicas. Para tanto, as bases de dados CIFAR são estudadas para atarefa de classificação e o desafio CHAOS para a tarefa de segmentação. As menores taxas de erro encontradas nas bases CIFAR-10 e CIFAR-100 foram 2,17% ± 0,10 e 15,47% ± 0,51,respectivamente. Quanto às tarefas do desafio CHAOS, os valores de Dice ficaram entre 90% e96%. Os resultados obtidos com nossas propostas em ambas as tarefas mostraram a descoberta de redes robustas para ambas as tarefas com baixo custo na fase de busca, sendo competitivas em relação ao estado da arte em ambos os desafios.Abstract: Deep learning (DL) usage is growing fast since current computational power provides fast optimization and inference. Furthermore, several unique DL methods are evolving, enabling superior computer vision, speech recognition, and text analysis results. DL methods automatically extract features to represent a specific problem better, removing the hardworking of feature engineering from conventional methods. Even if this process is automated, intelligent network design is necessary for proper representation learning, which requires expertise in DL. The neural architecture search (NAS) field focuses on developing intelligent approaches that automatically design robust networks to reduce the expertise required for developing efficient networks. NAS may provide ways to discover different network representations, improving the state-of-the-art indifferent applications. Although NAS is relatively new, several approaches were developed for discovering robust models. Efficient evolutionary-based methods are widely popular in NAS, buttheir high GPU consumption (from a few days to months) discourages practical use. In the presentwork, we propose two efficient evolutionary-based NAS approaches with low-GPU cost, requiring only a few GPU hours (less than twelve in an RTX 2080Ti) to discover competitive models. Our approaches extract concepts from gene expression programming to represent and generate robust cell-based networks combined with fast candidate training, weight sharing, and dynamic combinations. Furthermore, the proposed methods are employed in a broader search space, withmore cells representing a unique network. Our central hypothesis is that evolutionary-based NAScan be used in a low-cost GPU search (combined with a robust strategy and efficient search) indiverse computer vision tasks without losing competitiveness. Our methods are evaluated indifferent problems to validate our hypothesis: image classification and medical image semantic segmentation. For this purpose, the CIFAR datasets are studied for the classification task andthe CHAOS challenge for the segmentation task. The lowest error rates found in CIFAR-10 andCIFAR-100 datasets were 2.17% ± 0.10 and 15.47% ± 0.51, respectively. As for the CHAOS challenge tasks, the dice scores were between 90% and 96%. The obtained results from our proposal in both tasks shown the discovery of robust networks for both tasks with little GPU costin the search phase, being competitive to state-of-the-art approaches in both challenges

Smart home automation

Orientador : Alessandro BrawermanMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas.Inclui Bibliografi