Detection of Masses in Digital Mammograms using K-means and Support Vector Machine

Breast cancer is a serious public health problem in several countries. Computer Aided Detection/Diagnosis systems (CAD/CADx) have been used with relative success aiding health care professionals. The goal of such systems is contribute on the specialist task aiding in the detection of different types of cancer at an early stage. This work presents a methodology for masses detection on digitized mammograms using the K-means algorithm for image segmentation and co-occurrence matrix to describe the texture of segmented structures. Classification of these structures is accomplished through Support Vector Machines, which separate them in two groups, using shape and texture descriptors: masses and non-masses. The methodology obtained 85% of accuracy

DETECÇÃO DE LESÕES EM MAMOGRAFIAS ATRAVÉS DA ASSIMETRIA DAS MAMAS E EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS COM ÍNDICE DE GETIS-ORD

O câncer de mama é aquele que tem início nas células das mamas. A principal forma de prevençãoe diagnóstico precoce é através de exames de mamografia. Este trabalho tem como objetivo principalapresentar uma metodologia de auxílio à detecção de lesões em mamografias a partir da determinação de regiões suspeitas por nível de simetria. Técnicas de Processamento de Imagem foram usadas para preparar as mamografias e, em seguida, o nível de simetria entre a mama esquerda e a direita foi medido com coeficiente de correlação cruzada e distância euclidiana. O índice de Getis-Ord na sua forma geral foi usado para extrair características das imagens para treinar uma Máquina de Vetores de Suporte que classificouregiões das mamografias em lesão e não lesão. A metodologia, de modo geral, apresentou 80,11% de sensibilidade, 84,41% de especificidade e 84,38% de acurácia.Palavras-chave: Câncer de mama. Mamografia. Coeficiente de correlação cruzada. Distância euclidiana. Índice de Getis-Ord. Máquina de vetores de suporte. LESION DETECTION IN MAMMOGRAMS THROUGH THE ASYMMETRY OF THEBREASTS AND FEATURE EXTRACTION WITH INDEX GETIS-ORDAbstract: Breast cancer is one that starts in the cells of the breast. The main form of prevention and early diagnosis is through mammograms. This work has as main goal to present a methodology to aid in the detection of lesions on mammograms from the determination of suspicious regions by level of symmetry. Image processing techniques were used to prepare the mammograms and then the degree of symmetry between left and right breasts was measured using cross-correlation coefficient and Euclidean distance. The index Getis-Ord was used to extract features from images to train a Support Vector Machine which classified regions of mammograms in lesion and non-lesion. The methodology, in general, showed 80.11% sensitivity, 84.41% specificity and 84.38% accuracy.Keywords: Breast cancer. Mammography. Cross-correlation coefficient. Euclidean distance. Index Getis-Ord. Support vector machine. DETECCIÓN DE LESIONES EN LAS MAMOGRAFÍAS A TRAVÉS DE LA ASIMETRÍA DE LAS MAMAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS CON EL ÍNDICE GETIS-ORDResumen: El cáncer de mama comienza en las células de los senos. La principal forma de prevención y diagnóstico precoz es a través de mamografías. Este trabajo tiene como objetivo principal presentar una metodología para ayudar en la detección de lesiones en las mamografías a partir de la determinación de las regiones sospechosas por nivel de simetría. Técnicas de procesamiento de imágenes se utilizaron para preparar las mamografías y luego el nivel de simetría entre el pecho izquierdo y derecho se midió utilizando el coeficiente de correlación cruzada y la distancia euclidiana. El índice Getis-Ord se utilizó para extraer características de las imágenes para formar una máquina de vectores de soporte que las regiones clasificadasde mamografías en lesión y no la lesión. La metodología, en general, mostró 80,11% de sensibilidad, especificidad 84,41% y 84,38% de precisión.Palabras clave: Cáncer de mama. Mamografía. Coeficiente de correlación cruzada. Distancia euclídea. Índice Getis-Ord. Máquina de vectores soporte

Evolving Convolutional Neural Networks for Glaucoma Diagnosis / Redes neurais convolucionais em evolução para diagnóstico de glaucoma

O glaucoma é uma doença ocular que causa danos ao nervo óptico do olho e sucessivo estreitamento do campo visual nos pacientes afetados, o que pode levar o paciente, em estágio avançado, à cegueira. Este trabalho apresenta um estudo sobre o uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para o diagnóstico automático através de imagens de fundo de olho. No entanto, a construção de uma CNN capaz de alcançar resultados satisfatórios para o diagnóstico do glaucoma, envolve muito esforço que, em muitas situações, nem sempre é capaz de tais resultados. O objetivo deste trabalho é utilizar um algoritmo genético (AG) para otimizar arquiteturas de CNNs através da técnica de evolução de algoritmos que possa aprimorar o diagnóstico do glaucoma em imagens de fundo do olho do conjunto de dados RIM-ONE-r2. Nosso artigo demonstra resultados satisfatórios após o treinamento do melhor indivíduo escolhido pelo AG, com a obtenção de uma acurácia de 91%

DETECÇÃO DE MASSAS EM IMAGENS DA MAMA USANDO ÍNDICES DE DIVERSIDADE E ALGORITMOS DE SEGMENTAÇÃO EM GRAFO

O câncer de mama tem sido um dos tipos mais frequentes de câncer. Entre a população feminina, esta neoplasia é a principal causa da morte para indivíduos entre 35 e 55 anos de idade. Apesar de ainda não haver modos efetivos de prevenir o câncer de mama, o tratamento do câncer de mama em estágio inicial proporciona maiores chances de cura ao paciente, além de um tratamento menos agressivo. Por isso, a mamografia de rastreamento tem sido fundamental na detecção precoce desta neoplasia. Entretanto,alguns resultados destes exames são comprometidos por diversos fatores, entre eles a qualidade da imagem mamográfica. Neste cenário, a comunidade científica tem despendido esforços visando à construção de sistemas CAD e CADx a fim de dar suporte ao processo de detecção e diagnóstico do câncer de mama através de técnicas de processamento de imagens e visão computacional em imagens médicas. Este artigo apresenta uma proposta de metodologia para a construção de um sistema CAD/CADx que auxilie o processo de detecção e diagnóstico de massas em imagens da mama.Palavras-chave: Câncer de mama. Mamografia. Detecção. Diagnóstico.DETECTION OF MASSES IN BREAST IMAGES USING DIVERSITY INDEX AND GRAPH-BASED SEGMENTATION ALGORITHMSAbstract: Breast cancer has been one of the most frequent types of cancer. Among female population, this disease is the major cause of death for women between 35 and 55 years of age. Although there is still no effective ways to prevent breast cancer, the treatment of breast cancer at an early stage provides greater chances of cure for the patient, and less aggressive treatment. For this reason, screening mammography has been instrumental in the early detection of this malignancy. However, some results of these tests are compromised by several factors, including the quality of the mammographic image. In this scenario, the scientific community has made efforts aimed to building CAD/CADx systems to support the process of detection and diagnosis of breast cancer using techniques of image processing and computer vision in medical imaging. This article proposes a methodology for building a CAD/CADX to assist the process of detection and diagnosis of masses in breast imaging.Keywords: Breast cancer. Mammography. Detection. Diagnosis.DETECCIÓN DE MASAS EN IMÁGENES DE MAMA UTILIZANDO ÍNDICE DE DIVERSIDAD Y ALGORITMOS DE SEGMENTACIÓN EN GRAFOResumen: El cáncer de mama es uno de los tipos más frecuentes de cáncer. Dentro del grupo femenino, este tipo de cáncer es la principal causa de muerte en mujeres entre 35 y 55 años de edad. Aunque aún no hay formas efectivas de prevenir el cáncer de mama, el tratamiento del cáncer de mama en una etapa temprana proporciona mayores posibilidades de curación para el paciente, y menos tratamiento agresivo. Por esta razón, la mamografía ha sido fundamental en la detección precoz de esta neoplasia. Sin embargo, algunos de los resultados de estos ensayos se ve comprometida por varios factores, incluyendo la calidad de la imagen mamográfica. En este escenario, la comunidad científica ha realizado esfuerzos encaminados a la construcción de sistemas CAD / CADx para apoyar el proceso de detección y diagnóstico de cáncer demama utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y visión por computador en imágenes médicas. En este artículo se propone una metodología para la construcción de un sistema CAD / CADX para ayudar en el proceso de detección y diagnóstico de las masas en imágenes mamarias.Palabras clave: Cáncer de mama. Mamografía. Detección. Diagnóstico

MÉTODO COMPUTACIONAL PARA MEDIÇÃO AUTOMÁTICA DO DIÂMETRO LIMBAR

The measurement of the limbus diameter in millimeters isuseful for ophthalmologists in various tests, such as thosethat enable the detection of congenital glaucoma. Some examsrequire the patient to interact with the doctor, providinginformation during the exam. Patients who cannotcollaborate, such as children aged 0-3, need to be sedatedto allow the specialist to check the diameter of the limbus.This measurement is not always accurate, because in medicalpractice it is common to use a ruler close to the eye to gaugethe diameter of the limbus. In this context, it is appropriateto develop a computational solution that avoids the useof invasive techniques in patients, also avoiding the need tosedate them for such examinations, as well as improving theaccuracy of the measurement. In this work, a computationalmethod is proposed for the automatic detection of limbus inpatient images and for the calculation of its diameter in millimeters.The results obtained by the developed method arecompatible with the values obtained by the manual measurementmethod. The performance obtained by the developedtechnique indicates that the proposed methodology has potentialfor application in ophthalmic officés.A medida em milı́metros do diâmetro do limbo é útil para os médicos oftalmologistas em diversos exames, como os que possibilitam a detecção do glaucoma congênito. Alguns exames precisam que o paciente interaja com o médico, fornecendo informações durante a realização do exame. Os pacientes que não podem colaborar, como crianças de 0 a 3 anos, precisam ser sedados para permitir que o especialista verifique o diâmetro do limbo. Esta medida nem sempre é precisa, pois na prática médica, é comum a utilização de uma régua próxima ao olho para aferir o diâmetro do limbo. Neste contexto, faz-se oportuno o desenvolvimento de uma solução computacional que evite a utilização de técnicas invasivas nos pacientes, evitando também a necessidade de sedá-los para a realização de tais exames, assim como melhorando a precisão da medida. Neste trabalho, é proposto um método computacional para a detecção automática do limbo em imagens de pacientes e para o cálculo do seu diâmetro em milı́metros. Os resultados obtidos através do método desenvolvido são compatı́veis com os valores obtidos pelo método manual de medição. O desempenho obtido pela técnica desenvolvida indica que a metodologia proposta tem potencial de aplicação em consultórios oftalmológicos

An Approach for Construction of Augmented Reality Systems using Natural Markers and Mobile Sensors in Industrial Fields

This paper presents a methodology for the development of augmented reality (AR) visualization applications in industrial scenarios. The proposal presents the use of georreferenced natural markers detected in real time, which enables the construction of AR systems. This use of augmented visualization allows the creation of tools that can aid on-site maintenance activities for operators. AR use makes possible including information about the equipment during a specific procedure. In this work, the detection of natural markers in the scene are based on Haar-like features associated with equipment geolocalization. This approach enable the detection of equipment in multiple user’s viewpoints in the industrial scenario and makes it possible the inclusion of real information about those equipment in real time as AR annotations. In this way, beyond a methodology approach, this paper presents a new way for Power System information visualization in the field that can be used in both for training and for control operations

DETECÇÃO DE REGIÕES SUSPEITAS DE LESÃO NA MAMA EM IMAGENS TÉRMICAS UTILIZANDO SPATIOGRAM E REDES NEURAIS

Este trabalho propõe uma metodologia para identificar regiões suspeitas de lesão baseada nas assime-trias da mama esquerda e direita de imagens de termogramas. O estudo é pautado em imagens de pacientes do Hospital Universitário da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), capturadas por câmera infravermelha. Inicialmente as imagens são manualmente segmentadas. Em seguida, os seios são registrados usando a transformação B-spline. Além disso, como o corpo humano tem uma simetria radial das temperaturas, uma lesão, eventualmente, leva uma assimetria destas regiões, em seguida, o spatiogram é usado para identificar essas regiões assimétricas. Finalmente, apenas as regiões com temperaturas superiores à média são mantidas, com base no fato de que o câncer tem a temperatura mais elevada do que o restante mama. Após esse processo são extraídas características (Variação dos pixels, a média, o desvio padrão, o índice de Geary e Dimensão Fractal de Higuchi) para a classificação dessas regiões restantes em lesão ou não lesão utilizando-se uma rede neural artificial com perceptron em multicamadas. A metodologia apresentou 75% das regiões classificadas corretamente, indicando que o spatiogram e a média das temperaturas das regiões assimétricas são métodos bem promissores para identificação de regiões suspeitas de conter lesão.Palavras-chave: Termografia. Câncer. Spatiogram. Mama. Rede-neural.SUSPECT DETECTION OF REGIONS OF INJURY IN BREAST IN THERMAL IM-AGES USING SPATIOGRAM AND NEURAL NETWORKSAbstract: This paper proposes a methodology to identify suspicious regions of injury based on asymmetries of left and right breasts of thermograms images.. The study is based on images captured by infrared camera from patients at the University Hospital of the Federal University of Pernambuco. Initially the images are manually segmented. Then, the sinuses are recorded using the B-spline transformation. Furthermore, as the human body has a radial symmetry of temperatures, damage eventually leads asymmetry of these regions, then the spatiogram is used to identify those asymmetric.regions. Finally, only the regions with higher than average temperatures are maintained, based on the fact that the cancer has a higher temperature than the rest of the breast. After this process features are extracted (Variation of pixels, the mean, standard deviation, index Geary and Higuchi Fractal Dimension) for the classification of regions remaining in injury or no injury using an artificial neural network Multilayer perceptron. The methodology showed 75% of correctly classified regions, indicating that the spatiogram and the average temperatures of the asymmetric regions are well promises methods to identify regions suspected of containing lesion.Keywords: Thermography. Cancer. Spatiogram. Breast. Neural-network.DETECCIÓN DE ZONAS SOSPECHOSAS DE LESIÓN EN LA MAMA EN IMÁGENES TÉRMICAS UTILIZANDO SPATIOGRAM Y REDES NEURALESResumen: En este trabajo se propone una metodología para identificar las regiones sospechosas de lesión basado en las asimetrías de la mama izquierda y derecha de las imágenes termogramas. El estudio se basa en las imágenes capturadas por la cámara infrarroja de los pacientes en el Hospital Universitario de la Universidade Federal de Pernambuco. Inicialmente, las imágenes son segmentadas manualmente. Luego, los senos se registran utilizando la transformación B-spline. Además, como el cuerpo humano tiene  una simetría radial de temperaturas, daños eventualmente conducen a una asimetría de estas regiones, entonces el spatiogram se utiliza para identificar las regiones asimétricas. Finalmente, basado en el hecho de  que el cáncer tiene una temperatura más alta que el resto de la mama, sólo las regiones con temperaturas más alta que la temperatura media son mantenidas. Después de este proceso se extraen características (Variación de píxeles, la media, desviación estándar, Dimensión índice y Higuchi Geary fractal) para la clasificación de las regiones restantes en lesiones o ninguna lesión utilizando un perceptrón multicapa red neural artificial. La metodología mostró 75% regiones clasificados correctamente, lo que indica que las temperaturas spatiogram y media de las regiones son métodos asimétricos bien promete para identificar regiones sospechosas de contener lesión.Palabras clave: Termografía. Cáncer. Spatiogram. Mama. Redes neuronales

Reconhecimento de Dígitos de Medidores de Energia por meio da Voz no Contexto de um Aplicativo de Autoleitura / Digit Recognition of Energy Meters through Voice in the Context of an Authentication Application

A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) destaca que perdas não-técnicas estão relacionadas a entraves no processo de leitura de consumo. Para a redução dessas falhas, uma alternativa factível e de menor custo seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura.  Este processo leva em consideração o uso de plataformas digitais, através das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo.  Uma etapa importante desse processo é o reconhecimento automático de dígitos de medidores por meio da voz.  Este trabalho, portanto, propõe um método para a realização dessa tarefa, que utiliza processamento de áudio e inteligência computacional. Para a extração de características de áudio, utiliza-se Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e MelSpectrogram de forma combinada. O método apresenta Recall de 94,74%; Precision de 94,91%; F1 score de 94,72% e 0,9419 de índice Kappa utilizando-se o classificador Support Vector Machine (SVM)