Método para reconhecimento de íris baseado na sua região interna

O reconhecimento de indivíduos através de características da íris ocular tem se tornado uma técnica bastante aceita nos últimos anos, devido aos altos índices de confiabilidade do processo e o fato de ser não invasivo. Os métodos utilizados buscam informações em toda a extensão da íris, o que pode gerar um alto custo computacional, dependendo da técnica utilizada. Levando-se em consideração que grande parte das características da íris estão localizadas na sua região interna, este trabalho objetiva a construção de um algoritmo para reconhecimento pessoal utilizando somente esta região iraniana. Os resultados obtidos mostraram que a técnica é promissora, entretanto ainda é necessário que sejam trabalhadas melhorias para que os índices alcançados possam ser equiparados às melhores técnicas já apresentadas

A computational approach for detecting pigmented skin lesions in macroscopic images

Skin cancer is considered one of the most common types of cancer in several countries and its incidencerate has increased in recent years. Computational methods have been developed to assist dermatologistsin early diagnosis of skin cancer. Computational analysis of skin lesion images has become a challengingresearch area due to the difficulty in discerning some types of skin lesions. A novel computational approachis presented for extracting skin lesion features from images based on asymmetry, border, colourand texture analysis, in order to diagnose skin lesion types. The approach is based on an anisotropic diffusionfilter, an active contour model without edges and a support vector machine. Experiments wereperformed regarding the segmentation and classification of pigmented skin lesions in macroscopic images,with the results obtained being very promising

Segmentação de lesões de pele em imagens usando métodos de suavização anisotrópica, crescimento de regiões e contornos ativos

O processamento e a análise computacional de imagens adquiridas por sistemas de imagem médica tem proporcionado o surgimento de várias soluções para auxiliar de forma mais rápida e eficiente os especialistas médicos no diagnóstico de doenças e no seguimento das mesmas ao longo do tempo. Como exemplo, tem-se o processamento e análise de imagens de lesões de pele, que vem ganhando relevância devido à elevada importância do seu diagnóstico adequado e precoce. Frequentemente, para o diagnóstico destas lesões a partir de imagens, os dermatologistas utilizam-se da regra do ABCD: trata-se de considerar no seu diagnóstico a assimetria (A), a irregularidade da borda (B), a variação interna da coloração (C) e o diâmetro da região da possível lesão (D) [3]. Assim, pode-se usar técnicas de processamento de imagem para segmentar as bordas de tais regiões e extrair as suas características de diagnóstico usando técnicas de análise de imagem e deste modo auxiliar o especialista. Diante disso, propõe-se neste trabalho, um procedimento de segmentação de imagens de lesões de pele, através da utilização de métodos de suavização anisotrópica e de crescimento de regiões, para pré-processar as regiões a serem segmentadas e extrair aproximações iniciais dos seus contornos, e de contornos ativos, para obter os contornos finais dessas regiões por refinamento das aproximações iniciais respeitando a rugosidade original dos mesmos. O método de crescimento de região usado foi o algoritmo de quadtree [2], adotando a média da intensidade de cor como parâmetro de controle do crescimento. Este algoritmo divide recursivamente cada quadrante da imagem original, tomando como entrada a imagem inteira, até que a média da intensidade de cor dos pixels de cada área seja menor do que o limiar retornado pelo método de binarização de Otsu [2, 4]. Na sequência, une-se as regiões semelhantes, separando as partes associadas a possíveis lesões das associadas a pele saudável. A curva exterior das regiões agrupadas possui a mesma topologia da borda da provável lesão de pele, devendo ser refinada para envolver corretamente a região de pele doente e representar adequadamente a sua rugosidade. Para realizar o refinamento da curva inicial usa-se o método de contornos ativos [3]. Resultados experimentais, mostram que esta abordagem computacional é capaz de detectar automaticamente as regiões de possíveis lesões de pele e extrair os seus contornos, mantendo adequadamente a sua rugosidade e irregularidade originais

Nonlinear smoothing of skin lesions images driven by derivative filters

Image segmentation is an important step to suitable extraction of features of objects from images. However, the presence of noise interferes in segmentation quality; for example, by generating the detection of false edges (or false borders). To diminish the problems caused by the presence of noise in images, various smoothing techniques have been proposed to pre-process the original images. Those methods reduce the noise presented in input images, but they can also strongly affect the borders of the objects, leading to the loss of important details, such as the original roughness of the contours or the elimination of the borders of small objects. Among the existing smoothing techniques, one of the most promising is based on the use of anisotropic diffusion, which allows a selective smoothing that decreases the undesirable effects caused by noise presented in the input image and preserves the edges of the objects. However, the success of this smoothing method is strongly reliant on the number of iterations performed that depends on the input image. In this work, we propose the use of derivative filters for the definition of the appropriate number of iterations adopted by the smoothing method based on anisotropic diffusion, when it is applied for the removal of noise usually present in images of skin lesions. The experimental results demonstrate that the developed solution is promising, being able to determine the adequate number of iterations for smoothing the input images avoiding the excessive loss of details of the borders of the lesions presented in images

Segmentation of skin lesions using active contours initialized by region growing

Fallières Armand. Circulaire relative aux ressources et aux dépenses obligatoires des communes pour l'enseignement primaire. In: Bulletin administratif de l'instruction publique. Tome 34 n°597, 1884. pp. 194-198

Segmentação automática de lesões de pele usando difusão anisotrópica e crescimento de regiões

O diagnóstico médico auxiliado por computador tem se tornado cada vez mais frequente, como, por exemplo, no diagnóstico de lesões de pele para o qual a extracção robusta e automática dos contornos das mesmas torna-se crucial. Muitas vezes, algumas lesões passam despercebidas pelo dermatologista porque são muito pequenas, ou às vezes, o médico pode estar com a visão cansada e ter dificuldade para as idêntica. Este trabalho faz um estudo de alguns métodos para segmentação automática de lesões de pele, que podem ser usados para alertar o médico sobre a localização de possíveis lesões, propondo um procedimento que mescla dois métodos promissores, usando as principais características positivas de cada um e, fazendo também uma comparação entre os resultados retornados pelo procedimento proposto e pelos métodos usados como base

Estimativa automática para o número de iterações da difusão anisotrópica para pré-processamento de imagens digitais

A utilização de ferramentas computacionais relacionadas à análise de imagens tem se tornado cada vez mais frequente. Muitas destas ferramentas estão relacionadas à análise de imagens com intuito de detectar possíveis distúrbios no corpo humano, localizar e identificar placas de veículos em fotografias tiradas por radares, localizar áreas de desmatamento em imagens de satélite, determinar caminhos para robôs a partir de imagens capturadas por um sistema de câmaras, entre outros exemplos. Para tal, a extracção robusta e automática dos contornos das regiões de interesse é de grande importância, pois ajuda a evitar que pequenos detalhes passem despercebidos durante a avaliação da imagem, bem como possibilita a análise adequada de objectos a serem analisados. Após um estudo dos métodos para pré-processamento e para segmentação de imagens, constatou-se que entre as abordagens mais promissoras está a suavização selectiva através de equações diferenciais parciais e a técnica de crescimento de regiões. A suavização usando difusão anisotrópica mostra-se eficiente para amenizar a interferência de ruídos. No entanto, exige a definição de um número adequado de iterações, de modo a evitar que as bordas posteriormente extraídas percam informações relevantes. Tal definição automática de iterações é complexa por não se conhecer previamente a quantidade de ruído presente nas imagens em análise. Neste trabalho aborda-se o uso de operadores de gradiente antes da suavização, na tentativa de obter automaticamente o número adequado de iterações da difusão anisotrópica para imagens em tons de cinza

Caracterização de lesões de pele em imagens digitais a partir da máquina de vetor de suporte

Este trabalho apresenta um método para a caracterização das lesões de pele, a partir das características da regra ABCD (assimetria, borda, cor e diâmetro) e análise de textura. As características ABCD são obtidas de acordo com o dermatologista e a textura das imagens é definida pela sua dimensão fractal, por meio do método box-counting. As características de assimetria e textura extraídas das imagens são utilizadas como entradas para o classificador SVM (Máquina de Vetor de Suporte), que é uma técnica baseada em aprendizado estatístico, utilizada para o reconhecimento de padrões em imagens. O SVM classifica a assimetria das lesões em simétrica ou assimétrica e a textura das lesões em lisa ou rugosa. Todas as informações referentes as características extraídas da lesão são passadas ao dermatologista com o intuito de auxiliá-lo no diagnóstico