Esquemas Morfológicos Multiescala Basados en Operaciones de Top-Hat para Aplicaciones de Mejora y Fusión de Imágenes

En este trabajo de tesis se presentan aplicaciones de la morfología matemática multiescalar a la mejora de imágenes medicas, infrarrojas, visibles y su extensión a técnicas de fusión de imágenes visibles e infrarrojas. La transformada de top-hat clásica es una operación de la morfológica matemática que es utilizada en los procesos de mejora de contraste y fusión de imágenes. Pero esta operación genera saturaciones en el proceso de mejora de la imagen especialmente en los bordes de las imágenes. A lo largo de este trabajo se propone reducir el efecto de saturación en algoritmos basados en morfología matemática multiescalar utilizando diferentes estrategias en la transformada de Top-Hat. Además, estas variaciones fueron probadas en nuevos algoritmos basados en morfología matemática multiescalar aplicados a la mejora de contraste de imágenes médicas, imágenes infrarrojas e imágenes visibles y en técnicas de fusión de imágenes visibles e infrarrojas. Los resultados obtenidos muestran imágenes médicas, infrarrojas, visibles e imágenes fusionadas con realce de contraste, mejora de detalles, preservación de brillo y bordes.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Mejora de contraste utilizando morfología matemática multiescalar para imágenes en escala de grises e imágenes en color

La mejora del contraste se utiliza como un preprocesamiento de otros algoritmos como la segmentación de imágenes, fusión de imágenes, entre otros. La mejora del contraste es de suma importancia, ya que una imagen con bajo contraste haría que estos algoritmos arrojen resultados indeseados. El bajo contraste de las imágenes puede darse por varios factores, como la iluminación deficiente o fallas con el medio de adquisición. El problema del bajo contraste se soluciona utilizando una técnica que realza la calidad visual de la imagen. La morfología matemática es una de las técnicas que mejora las imágenes con bajo contraste, y ha demostrado eficiencia en la mejora de la calidad de las imágenes en escala de grises. Para su aplicación en imágenes en color es necesario adoptar un espacio de color y determinar un orden para los componentes de los vectores de la imagen en color. Aplicaciones de diferentes áreas, como las ciencias medicas, ingenierías y geociencias, aplican la mejora del contraste en etapas de preprocesamiento. En este trabajo se presenta un algoritmo que mejora la calidad visual de imágenes en escala de grises e imágenes en color. El algoritmo propuesto extrae características de la imagen en escalas múltiples utilizando la morfología matemática. La validación de la propuesta se realizó utilizando 200 imágenes en color de una base de datos pública. El tamaño de las imágenes en color son de 481×321 y de 321×481. La comparación se realizó con algoritmos que modifican el histograma y otra que utiliza la transformada de top-hat multiescalar. La valoración de los resultados experimentales se realizaron con métricas que evalúan el contraste local y global. El algoritmo propuesto obtuvo mejores valoraciones numéricas y visuales para todos los casos probados, tanto para imágenes en escala de grises e imágenes en color.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Sistema de Vigilancia usando Base de Datos basados en Grafos.

El objetivo del proyecto fue desarrollar un sistema de información que asista a un equipo de vigilancia epidemiológica en la identificación de casos probables de contagio de COVID-19 a partir de registros masivos.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Automatic Diagnosis of Ocular Toxoplasmosis from Fundus Images with Residual Neural Networks.

Ocular toxoplasmosis (OT) is commonly diagnosed through the analysis of fundus images of the eye by a specialist. Despite Deep Learning being widely used to process and recognize pathologies in medical images, the diagnosis of ocular toxoplasmosis(OT) has not yet received much attention. A predictive computational model is a valuable time-saving option if used as a support tool for the diagnosis of OT. It could also help diagnose atypical cases, being particularly useful for ophthalmologists who have less experience. In this work, we propose the use of a deep learning model to perform automatic diagnosis of ocular toxoplasmosis from images of the eye fundus. A pretrained residual neural network is fine-tuned on a dataset of samples collected at the medical center of Hospital de Clínicas in Asunción, Paraguay. With sensitivity and specificity rates equal to 94% and 93%,respectively, the results show that the proposed model is highly promising. In order to replicate the results and advance further in this area of research, an open data set of images of the eye fundus labeled by ophthalmologists is made available.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Dataset from fundus images for the study of diabetic retinopathy.

This article presents a database containing 757 color fun dus images acquired at the Department of Ophthalmology of the Hospital de Clínicas, Facultad de Ciencias Médicas (FCM), Universidad Nacional de Asunción (UNA), Paraguay. Firstly, the retinal images were acquired with a clinical procedure presented in this paper. The acquisition of the retinographies was made through the Visucam 500 camera of the Zeiss brand. Next, two expert ophthalmologists have classified the dataset. These data can help physicians and researchers in the detection of cases of Non-Proliferative Diabetic Retinopa thy (NPDR) and Proliferative Diabetic Retinopathy (PDR), in their different stages. The dataset generated will be useful for ophthalmologists and researchers to work on automatic detection algorithms for Diabetic Retinopathy (DR).CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Redundancy Is Not Necessarily Detrimental in Classification Problems

In feature selection, redundancy is one of the major concerns since the removal of redun dancy in data is connected with dimensionality reduction. Despite the evidence of such a connection, few works present theoretical studies regarding redundancy. In this work, we analyze the effect of redundant features on the performance of classification models. We can summarize the contribution of this work as follows: (i) develop a theoretical framework to analyze feature construction and selection, (ii) show that certain properly defined features are redundant but make the data linearly separable, and (iii) propose a formal criterion to validate feature construction methods. The results of experiments suggest that a large number of redundant features can reduce the classification error. The results imply that it is not enough to analyze features solely using criteria that measure the amount of information provided by such features.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Entropy and Contrast Enhancement of Infrared Thermal Images Using the Multiscale Top-Hat Transform

Discrete entropy is used to measure the content of an image, where a higher value indicates an image with richer details. Infrared images are capable of revealing important hidden targets. The disadvantage of this type of image is that their low contrast and level of detail are not consistent with human visual perception. These problems can be caused by variations of the environment or by limitations of the cameras that capture the images. In this work we propose a method that improves the details of infrared images, increasing their entropy, preserving their natural appearance, and enhancing contrast. The proposed method extracts multiple features of brightness and darkness from the infrared image. This is done by means of the multiscale top-hat transform. To improve the infrared image, multiple scales are added to the bright areas and multiple areas of darkness are subtracted. The method was tested with 450 infrared thermal images from a public database. Evaluation of the experimental results shows that the proposed method improves the details of the image by increasing entropy, also preserving natural appearance and enhancing the contrast of infrared thermal images

Dermoscopy Images Enhancement via Multi-Scale Morphological Operations

Skin dermoscopy images frequently lack contrast caused by varying light conditions. Indeed, often low contrast is seen in dermoscopy images of melanoma, causing the lesion to blend in with the surrounding skin. In addition, the low contrast prevents certain details from being seen in the image. Therefore, it is necessary to design an approach that can enhance the contrast and details of dermoscopic images. In this work, we propose a multi-scale morphological approach to reduce the impacts of lack of contrast and to enhance the quality of the images. By top-hat reconstruction, the local bright and dark features are extracted from the image. The local bright features are added and the dark features are subtracted from the image. In this way, images with higher contrast and detail are obtained. The proposed approach was applied to a database of 236 color images of benign and malignant melanocytic lesions. The results show that the multi-scale morphological approach by reconstruction is a competitive algorithm since it achieved a very satisfactory level of contrast enhancement and detail enhancement in dermoscopy images