Test Case Selection Using CBIR and Clustering

Choosing test cases for the optimization process of information systems testing is crucial, because it helps to eliminate unnecessary and redundant testing data. However, its use in systems that address complex domains (e.g. images) is still underexplored. This paper presents a new approach that uses Content-Based Image Retrieval (CBIR), similarity functions and clustering techniques to select test cases from an image-based test suite. Two experiments performed on an image processing system show that our approach, when compared with random tests, can significantly enhance the performance of tests execution by reducing the test cases required to find a fault. The results also show the potential use of CBIR for information abstraction, as well as the effectiveness of similarity functions and clustering for test case selection

Virtual Reality simulator for dental anesthesia training in the inferior alveolar nerve block

Objectives This study shows the development and validation of a dental anesthesia-training simulator, specifically for the inferior alveolar nerve block (IANB). The system developed provides the tactile sensation of inserting a real needle in a human patient, using Virtual Reality (VR) techniques and a haptic device that can provide a perceived force feedback in the needle insertion task during the anesthesia procedure. Material and Methods To simulate a realistic anesthesia procedure, a Carpule syringe was coupled to a haptic device. The Volere method was used to elicit requirements from users in the Dentistry area; Repeated Measures Two-Way ANOVA (Analysis of Variance), Tukey post-hoc test and averages for the results’ analysis. A questionnaire-based subjective evaluation method was applied to collect information about the simulator, and 26 people participated in the experiments (12 beginners, 12 at intermediate level, and 2 experts). The questionnaire included profile, preferences (number of viewpoints, texture of the objects, and haptic device handler), as well as visual (appearance, scale, and position of objects) and haptic aspects (motion space, tactile sensation, and motion reproduction). Results The visual aspect was considered appropriate and the haptic feedback must be improved, which the users can do by calibrating the virtual tissues’ resistance. The evaluation of visual aspects was influenced by the participants’ experience, according to ANOVA test (F=15.6, p=0.0002, with

Extratores para oráculos de teste de sistemas texto-fala utilizando recuperação de áudio baseada em conteúdo

Ferramentas automatizadas para teste de sistemas computacionais têm sido desenvolvidas para aplicação em sistemas com saídas tradicionais. Sistemas com saídas complexas, como imagens e sons, ainda constituem um desafio. Este trabalho aplica técnicas de recuperação de áudio baseada em conteúdo no desenvolvimento de extratores de características visando a apoiar o teste de sistemas texto-fala. Os extratores desenvolvidos constituem complementos de um framework para apoiar a criação de oráculos de teste para sistemas com saídas complexas. Os extratores foram validados com sistemas reais e os resultados mostram que a abordagem é promissora para automatização de oráculos de teste para sistemas com saída sonora

Recuperação de modelos médicos por conteúdo usando Extrator Local de Área e Distância

Sistemas de Recuperação de Imagens por Conteúdo têm sido desenvolvidospara contribuir com o diagnóstico em Medicina. Apesar de largamente exploradospara imagens bidimensionais, seu uso com modelos tridimensionais ainda é incipiente.Este artigo introduz um novo extrator de características visando a recuperaçãopor conteúdo, com base na área e no posicionamento das faces da malha de modelostridimensionais. O extrator foi aplicado em modelos médicos que representam o ventrículoesquerdo do coração, empregados para auxílio ao diagnóstico de InsuficiênciaCardíaca Congestiva. Os resultados obtidos são comparados com resultados de umextrator usando Transformada de Hough. O novo extrator atingiu mais de 90% de precisão,em todos os valores de revocação, para modelos diagnosticados com a doençae valores acima de 70%, em todos os valores de revocação, para modelos saudáveis

Building a Open Source Framework for Virtual Medical Training

This paper presents a framework to build medical training applications by using virtual reality and a tool that helps the class instantiation of this framework. The main purpose is to make easier the building of virtual reality applications in the medical training area, considering systems to simulate biopsy exams and make available deformation, collision detection, and stereoscopy functionalities. The instantiation of the classes allows quick implementation of the tools for such a purpose, thus reducing errors and offering low cost due to the use of open source tools. Using the instantiation tool, the process of building applications is fast and easy. Therefore, computer programmers can obtain an initial application and adapt it to their needs. This tool allows the user to include, delete, and edit parameters in the functionalities chosen as well as storing these parameters for future use. In order to verify the efficiency of the framework, some case studies are presented

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

Investigations on processing of mammografic images to aid diagnosis of dense breasts

Esquemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD, do inglês \"computer aided diagnosis\") têm sido desenvolvidos com o objetivo de fornecer subsídios para a detecção precoce do câncer de mama. Nesses esquemas, técnicas de processamento de imagens são utilizadas para indicar a existência de estruturas suspeitas em imagens mamográficas. Entre essas estruturas estão os agrupamentos de microcalcificações (clusters), cuja existência é indicativo da necessidade de uma inspeção mais minuciosa no local. As imagens de mamas densas, características principalmente de mulheres jovens, constituem, no entanto, um desafio para esses esquemas devido ao baixo contraste entre as estruturas de interesse e os demais tecidos representados na imagem mamográfica. Nesta pesquisa, portanto, foram feitas investigações sobre as características das imagens radiográficas de mamas densas, a partir das quais foram desenvolvidas técnicas de realce de contraste que, somadas a outras técnicas de processamento digital, proporcionaram um desempenho mais apropriado de um esquema de processamento para detecção de c1usters. Foram ainda elaboradas técnicas que permitam o trabalho com uma resolução de contraste mais adequada, além de outras que consideram alguns dos parâmetros físicos envolvidos na obtenção das imagens e procedimentos para reduzir diagnósticos falsos-positivos. Os resultados registrados nos testes com diferentes conjuntos de imagens de uma base de dados montada para esse projeto indicam que a combinação das técnicas desenvolvidas permite incrementar o desempenho de um esquema de processamento para detectar agrupamentos de microcalcificações, possibilitando a identificação de estruturas em imagens de baixo contraste, não detectadas em processamento convencional antes do realce de contrate. Como efeito, essa investigação mostra a possibilidade de esquemas CAD em mamografia atingir agora desempenho satisfatório na detecção de microcalcificações em imagens de mamas densas.Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have been developed intended to provide information for early detection of breast cancer. Image processing techniques are used in these schemes in order to indicate suspicious structures in mammographic images. Among these structures there are clustered microcalcifications, which usually drive to a more detailed examination in the location where they are. Images corresponding to dense breasts, which are characteristic mainly of young women, are however a challenge to CAD schemes due to the low contrast between the structures of c1inical interest and the other tissues registered on the film. Therefore, investigations were performed in this work on the characteristics of dense breasts radiographic images, from which contrast enhancement techniques were developed. These procedures were joined to other digital processing techniques to provide a better performance for a processing scheme intended to clusters detection. In addition, techniques which allow to work with a more suitable contrast resolution and others which take into account some of the physical parameters involved in the image acquisition process were developed together with a procedure designed to reduce false positive diagnoses. The results obtained during tests with different images sets from a data base developed for this research indicate that combining all the techniques developed here allow to improve the performance of a processing scheme designed to detect microcalcifications clusters, and it also allows to distinguish some of these structures in low contrast images, which were not detected in conventional processing before the contrast enhancement. As consequence, this investigation shows the possibility now for CAD schemes in mammography reaches a better performance in microcalcifications detection in dense breasts images

Layout computer aided diagnosis for detection of microcalcifications clusters for processing mammography images

O câncer de mama é hoje uma das principais causas de mortalidade de mulheres em todo o mundo. Porém, a sua detecção no estágio inicial de desenvolvimento aumenta consideravelmente as chances de cura. Exatamente por isso estão sendo desenvolvidos vários tipos de sistemas computacionais baseados em processamento de imagens em centros de pesquisas no mundo todo, a fim de auxiliar o radiologista na precisão do seu diagnóstico. A pesquisa aqui apresentada se insere nesse contexto e consistiu no desenvolvimento de um sistema computacional para detectar uma das estruturas que podem ser indício da presença do câncer de mama: os agrupamentos (\"clusters\") de microcalcificações. O sistema aqui apresentado tem como fonte de dados mamogramas digitalizados, nos quais são aplicadas técnicas de processamento para extrair as regiões de interesse e detectar os possíveis \"clusters\" existentes. Os resultados dos testes realizados mostraram que o sistema desenvolvido apresentou uma eficiência de 94% na identificação correta de \"clusters\".Breast cancer is one of the main causes of women death all over the world. However, early detection of the disease increases greatly the possibility of cure. Therefore, several types of computer systems based on image processing are being developed by many research groups in order to aid the radiologist in the accuracy of the diagnosis. The work presented here is inserted in this context corresponding to the development of a computer system designed to detect microcalcifications clusters - structures which can be a strong indicative of breast cancer. This system database is digitized mammograms, to which image processing techniques are applied in order to detect regions of interest and the possible clusters. The results from the tests have shown an efficacy of 94% of the system in clusters correct identification

Layout computer aided diagnosis for detection of microcalcifications clusters for processing mammography images

O câncer de mama é hoje uma das principais causas de mortalidade de mulheres em todo o mundo. Porém, a sua detecção no estágio inicial de desenvolvimento aumenta consideravelmente as chances de cura. Exatamente por isso estão sendo desenvolvidos vários tipos de sistemas computacionais baseados em processamento de imagens em centros de pesquisas no mundo todo, a fim de auxiliar o radiologista na precisão do seu diagnóstico. A pesquisa aqui apresentada se insere nesse contexto e consistiu no desenvolvimento de um sistema computacional para detectar uma das estruturas que podem ser indício da presença do câncer de mama: os agrupamentos (\"clusters\") de microcalcificações. O sistema aqui apresentado tem como fonte de dados mamogramas digitalizados, nos quais são aplicadas técnicas de processamento para extrair as regiões de interesse e detectar os possíveis \"clusters\" existentes. Os resultados dos testes realizados mostraram que o sistema desenvolvido apresentou uma eficiência de 94% na identificação correta de \"clusters\".Breast cancer is one of the main causes of women death all over the world. However, early detection of the disease increases greatly the possibility of cure. Therefore, several types of computer systems based on image processing are being developed by many research groups in order to aid the radiologist in the accuracy of the diagnosis. The work presented here is inserted in this context corresponding to the development of a computer system designed to detect microcalcifications clusters - structures which can be a strong indicative of breast cancer. This system database is digitized mammograms, to which image processing techniques are applied in order to detect regions of interest and the possible clusters. The results from the tests have shown an efficacy of 94% of the system in clusters correct identification

Investigations on processing of mammografic images to aid diagnosis of dense breasts

Esquemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD, do inglês \"computer aided diagnosis\") têm sido desenvolvidos com o objetivo de fornecer subsídios para a detecção precoce do câncer de mama. Nesses esquemas, técnicas de processamento de imagens são utilizadas para indicar a existência de estruturas suspeitas em imagens mamográficas. Entre essas estruturas estão os agrupamentos de microcalcificações (clusters), cuja existência é indicativo da necessidade de uma inspeção mais minuciosa no local. As imagens de mamas densas, características principalmente de mulheres jovens, constituem, no entanto, um desafio para esses esquemas devido ao baixo contraste entre as estruturas de interesse e os demais tecidos representados na imagem mamográfica. Nesta pesquisa, portanto, foram feitas investigações sobre as características das imagens radiográficas de mamas densas, a partir das quais foram desenvolvidas técnicas de realce de contraste que, somadas a outras técnicas de processamento digital, proporcionaram um desempenho mais apropriado de um esquema de processamento para detecção de c1usters. Foram ainda elaboradas técnicas que permitam o trabalho com uma resolução de contraste mais adequada, além de outras que consideram alguns dos parâmetros físicos envolvidos na obtenção das imagens e procedimentos para reduzir diagnósticos falsos-positivos. Os resultados registrados nos testes com diferentes conjuntos de imagens de uma base de dados montada para esse projeto indicam que a combinação das técnicas desenvolvidas permite incrementar o desempenho de um esquema de processamento para detectar agrupamentos de microcalcificações, possibilitando a identificação de estruturas em imagens de baixo contraste, não detectadas em processamento convencional antes do realce de contrate. Como efeito, essa investigação mostra a possibilidade de esquemas CAD em mamografia atingir agora desempenho satisfatório na detecção de microcalcificações em imagens de mamas densas.Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have been developed intended to provide information for early detection of breast cancer. Image processing techniques are used in these schemes in order to indicate suspicious structures in mammographic images. Among these structures there are clustered microcalcifications, which usually drive to a more detailed examination in the location where they are. Images corresponding to dense breasts, which are characteristic mainly of young women, are however a challenge to CAD schemes due to the low contrast between the structures of c1inical interest and the other tissues registered on the film. Therefore, investigations were performed in this work on the characteristics of dense breasts radiographic images, from which contrast enhancement techniques were developed. These procedures were joined to other digital processing techniques to provide a better performance for a processing scheme intended to clusters detection. In addition, techniques which allow to work with a more suitable contrast resolution and others which take into account some of the physical parameters involved in the image acquisition process were developed together with a procedure designed to reduce false positive diagnoses. The results obtained during tests with different images sets from a data base developed for this research indicate that combining all the techniques developed here allow to improve the performance of a processing scheme designed to detect microcalcifications clusters, and it also allows to distinguish some of these structures in low contrast images, which were not detected in conventional processing before the contrast enhancement. As consequence, this investigation shows the possibility now for CAD schemes in mammography reaches a better performance in microcalcifications detection in dense breasts images