"Echo Offline" : uma ferramenta para medidas ecocardiográficas pós-exame

Este trabalho apresenta, de maneira condensada, o desenvolvimento de uma ferramenta computacional de apoio ao diagnóstico através de imagens ecocardiográficas, denominada de “Echo Offline”. Esta ferramenta foi projetada para mensuração de grandezas lineares em imagens ecocardiográficas digitais, possibilitando a realização de diagnósticos pós-exame e a integração dos dados colhidos no banco de dados da instituição médica. Um estudo transversal contemporâneo e aleatório foi realizado com uma população de quarenta e nove pacientes submetidos a exames ecocardiográficos, as imagens resultantes deste exame foram digitalizadas e um médico especialista mensurou um conjunto de variáveis pré-definidas utilizando o método convencional, ou seja, usando as facilidades oferecidas pelo equipamento de ultra-som comercial. Um segundo médico especialista produziu outros dois conjuntos de dados utilizando o “Echo offline” e desta forma foi possível avaliar a exatidão e a repetibilidade das medidas realizadas pela ferramenta desenvolvida. O “Echo offline” apresentou uma elevada concordância com o método convencional e apresentou significativa redução no tempo de realização das medidas

Representação e Classificação de Texturas da Íris Baseada na Transformada Ótima de Gabor

This paper proposes to investigate the application of the method developed by Manjunah and Ma [12], namely, the Optimal Gabor Wavelet Transform (OGWT), in the context of iris texture representation. The proposed method was tested in a widely known database of 1205 eye images [16]. In each one of these images, the iris region was segmented, and then represented in multiple scales using the OGWT; the íris texture patterns were represented by their statistics in the Wavelet domain, and compared using similarity metrics. The experimental results indicate that the proposed method obtains a correct iris recognition rate of 94,68%, even considering out of focus images and iris occlusions; a correct iris recognition rate of 100% is obtained excluding problematic images. The proposed method is flexible, and allows to fine tune the iris recognition criterion according to the accuracy level required by the application.Este trabalho propõe a aplicação e investigação do método apresentado por Manjunah e Ma [12] para análise de texturas e denominado de Transformada Wavelet Gabor Ótima (TWGO) na representação e discriminação de texturas da íris. O método proposto foi testado usando um banco de 1205 imagens de olhos referenciado na literatura [16]. Em cada uma destas imagens, a região da íris foi segmentada e após, representada em múltiplas escalas segundo a TWGO; os padrões de textura são então representados por estatísticas, e comparados entre si através de medidas de similaridade para fazer a identificação da íris. Os resultados de diversos testes são apresentados, e indicam que o método proposto produz elevadas taxas de acerto no reconhecimento da íris (94,68% de acerto considerando imagens fora de foco e com oclusões da íris, e 100% excluindo estas imagens problemáticas). O método proposto permite ajustar a sensibilidade do critério de similaridade entre texturas de acordo com o nível de segurança requerido pela aplicação. <!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-1610611985 1107304683 0 0 159 0;} @font-face {font-family:Times; panose-1:2 2 6 3 5 4 5 2 3 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536859921 -1073711039 9 0 511 0;} /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; text-align:justify; text-indent:11.35pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times","serif"; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:EN-US; mso-fareast-language:EN-US;} p.abstract, li.abstract, div.abstract {mso-style-name:abstract; mso-style-unhide:no; mso-style-next:Normal; margin-top:30.0pt; margin-right:1.0cm; margin-bottom:6.0pt; margin-left:1.0cm; text-align:justify; mso-pagination:widow-orphan; font-size:9.0pt; mso-bidi-font-size:10.0pt; font-family:"Times","serif"; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:EN-US; mso-fareast-language:EN-US;} .MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:10.0pt; mso-ansi-font-size:10.0pt; mso-bidi-font-size:10.0pt;} @page Section1 {size:612.0pt 792.0pt; margin:70.85pt 3.0cm 70.85pt 3.0cm; mso-header-margin:36.0pt; mso-footer-margin:36.0pt; mso-paper-source:0;} div.Section1 {page:Section1;} --> <!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-1610611985 1107304683 0 0 159 0;} @font-face {font-family:Times; panose-1:2 2 6 3 5 4 5 2 3 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536859921 -1073711039 9 0 511 0;} /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; text-align:justify; text-indent:11.35pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times","serif"; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:EN-US; mso-fareast-language:EN-US;} p.abstract, li.abstract, div.abstract {mso-style-name:abstract; mso-style-unhide:no; mso-style-next:Normal; margin-top:30.0pt; margin-right:1.0cm; margin-bottom:6.0pt; margin-left:1.0cm; text-align:justify; mso-pagination:widow-orphan; font-size:9.0pt; mso-bidi-font-size:10.0pt; font-family:"Times","serif"; mso-fareast-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:EN-US; mso-fareast-language:EN-US;} .MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:10.0pt; mso-ansi-font-size:10.0pt; mso-bidi-font-size:10.0pt;} @page Section1 {size:612.0pt 792.0pt; margin:70.85pt 3.0cm 70.85pt 3.0cm; mso-header-margin:36.0pt; mso-footer-margin:36.0pt; mso-paper-source:0;} div.Section1 {page:Section1;}&nbsp

A novel method for generating scale space kernels based on wavelet theory

The linear scale-space kernel is a Gaussian or Poisson function. These functions were chosen based on several axioms. This representation creates a good base for visualization when there is no information (in advanced) about which scales are more important. These kernels have some deficiencies, as an example, its support region goes from minus to plus infinite. In order to solve these issues several others scale-space kernels have been proposed. In this paper we present a novel method to create scale-space kernels from one-dimensional wavelet functions. In order to do so, we show the scale-space and wavelet fundamental equations and then the relationship between them. We also describe three different methods to generate two-dimensional functions from one-dimensional functions. Then we show results got from scale-space blob detector using the original and two new scale-space bases (Haar and Bi-ortogonal 4.4), and a comparison between the edges detected using the Gaussian kernel and Haar kernel for a noisy image. Finally we show a comparison between the scale space Haar edge detector and the Canny edge detector for an image with one known square in it, for that case we show the Mean Square Error (MSE) of the edges detected with both algorithms

El bien público: Año LXII Número 18780 - 1935 Octubre 28

The linear scale-space kernel is a Gaussian or Poisson function. These functions were chosen based on several axioms. This representation creates a good base for visualization when there is no information (in advanced) about which scales are more important. These kernels have some deficiencies, as an example, its support region goes from minus to plus infinite. In order to solve these issues several others scale-space kernels have been proposed. In this paper we present a novel method to create scale-space kernels from one-dimensional wavelet functions. In order to do so, we show the scale-space and wavelet fundamental equations and then the relationship between them. We also describe three different methods to generate two-dimensional functions from one-dimensional functions. Then we show results got from scale-space blob detector using the original and two new scale-space bases (Haar and Bi-ortogonal 4.4), and a comparison between the edges detected using the Gaussian kernel and Haar kernel for a noisy image. Finally we show a comparison between the scale space Haar edge detector and the Canny edge detector for an image with one known square in it, for that case we show the Mean Square Error (MSE) of the edges detected with both algorithms

The use of Wavelet packet transform and artificial neural networks in analysis and classification of dysphonic voices

This paper presents a dysphonic voice classification system using the wavelet packet transform and the best basis algorithm (BBA) as dimensionality reductor and 06 artificial neural networks (ANN) acting as specialist systems. Each ANN was a 03-layer multilayer perceptron with 64 input nodes, 01 output node and in the intermediary layer the number of neurons depends on the related training pathology group. The dysphonic voice database was separated in five pathology groups and one healthy control group. Each ANN was trained and associated with one of the 06 groups, and fed by the best base tree (BBT) nodes’ entropy values, using the multiple cross validation (MCV) method and the leave-one-out (LOO) variation technique and success rates obtained were 87.5%, 95.31%, 87.5%, 100%, 96.87% and 89.06% for the groups 01 to 06, respectively

"Echo Offline" : uma ferramenta para medidas ecocardiográficas pós-exame

Este trabalho apresenta, de maneira condensada, o desenvolvimento de uma ferramenta computacional de apoio ao diagnóstico através de imagens ecocardiográficas, denominada de “Echo Offline”. Esta ferramenta foi projetada para mensuração de grandezas lineares em imagens ecocardiográficas digitais, possibilitando a realização de diagnósticos pós-exame e a integração dos dados colhidos no banco de dados da instituição médica. Um estudo transversal contemporâneo e aleatório foi realizado com uma população de quarenta e nove pacientes submetidos a exames ecocardiográficos, as imagens resultantes deste exame foram digitalizadas e um médico especialista mensurou um conjunto de variáveis pré-definidas utilizando o método convencional, ou seja, usando as facilidades oferecidas pelo equipamento de ultra-som comercial. Um segundo médico especialista produziu outros dois conjuntos de dados utilizando o “Echo offline” e desta forma foi possível avaliar a exatidão e a repetibilidade das medidas realizadas pela ferramenta desenvolvida. O “Echo offline” apresentou uma elevada concordância com o método convencional e apresentou significativa redução no tempo de realização das medidas