Academic literature on the topic 'Segmentação interativa'

Relato da experiência de implementação do Portal da Biblioteca Nacional de Brasília (BNB), que utiliza a segmentação de mercado e oferece produtos e serviços online de acordo com a necessidade de informação de seus públicos. Com essa iniciativa, o Portal da BNB mostra uma interface interativa e auto-explicativa, reunindo informações pertinentes para cada grupo de usuários atendidos pela instituição. Por fim, apresenta todos os detalhes do projeto, desde a sua concepção até o seu lançamento na web.

Neste texto o foco de discussão é o telefone celular como uma ferramenta de comunicação do marketing. Baseado em pesquisa bibliográfica e observação empírica, este estudo exploratório enfatiza alguns aspectos históricos e técnicos do celular. Nós também exploramos novas funções aplicadas a este instrumento, com vistas à compreensão das novas formas de publicidade. Sob um aspecto social e interativo, descrevemos a segmentação estratificada do consumo que também está implícita nestas estratégias de marketing, a partir do telefone celular como mídia.

OBJETIVO: investigar a distribuição e funções das pausas silenciosas no discurso oral em narrações de programas de televisão de natureza diferenciada. MÉTODOS: para este estudo foram selecionadas amostras de fala de dois jornalistas em cinco programas de televisão. As medidas foram embasadas na análise fonético-acústica, segmentando-se os tempos de narração e de pausas silenciosas em milisegundos (ms) por meio do programa Praat. RESULTADOS: os resultados apontam para mudanças ocorridas no uso das pausas, em função do estilo de narrativa. CONCLUSÃO: as pausas, em estilos de programas interativos de televisão têm o papel de construir turnos de fala.

Neste artigo, na área da Linguística Aplicada, nos propomos a analisar, baseados nos fundamentos teórico-metodológicos do Interacionismo Sociodiscursivo (BRONCKART, 2008, 2009), como professores em formação inicial representam discursivamente, em relatórios de estágio, o seu agir nas atividades de regência e como o processo de figuração do agir, mediado, nesse caso, pela escrita, contribui para a formação e para o desenvolvimento profissional de professores. Para isso, analisamos as figuras de ação (BULEA, 2010) que três duplas de estagiários do curso de Letras da Universidade Federal do Ceará mobilizaram para representarem, em relatórios de estágio, o seu agir nas atividades de ensino. A partir da segmentação de fragmentos por critérios temáticos e enunciativo-discursivos, identificamos as ocorrências de figuras de ação nos três relatórios. Em nossa análise, constatamos a predominância da figura de ação acontecimento passado, que, mobilizada em segmentos de relativo interativo, apresentam uma apreensão retrospectiva do agir compreendido em sua singularidade. A quase totalidade dessa figura nos relatórios analisados nos indica que os estagiários estavam mais interessados em relatar as condutas desenvolvidas em sala de aula, sem, contudo, analisarem, por exemplo, a validade e a produtividade dos procedimentos relatados.

A análise automática da resposta do aluno para questões abertas tem sido muito pouco usada no ensino mediado por computador, não só por restrições teóricas a uma metodologia que às vezes ainda é associada à idéia de instrução programada, mas também por razões práticas, em virtude da sua notória dificuldade de implementação. Este trabalho descreve um sistema de autoria desenvolvido para oferecer ao aluno um ambiente interativo de aprendizagem, desde a análise da resposta até a oferta de estratégias de aprendizagem. O desenvolvimento do sistema foi feito com base em três princípios: (1) da tolerância variável, em que respostas mais e menos corretas são aceitas; (2) da segmentação múltipla, que permite buscar dentro da resposta escrita pelo aluno os segmentos mais pertinentes, e (3) do feedback diversificado, por sua vez subdividido em genérico (informando apenas se a resposta do aluno está correta ou não), situado (identificando as necessidades específicas do aluno) e estratégico (sugerindo pistas para a construção do sentido do texto). A testagem do sistema com professores e alunos sugere que a preparação de atividades que usam um sistema de autoria pode contribuir não só para a melhoria do ensino a distância, mas também para o ensino presencial e para a formação do próprio professor.

Governança e design são termos do momento. O primeiro está de forma muito genérica relacionado ao “processo de governar” (a partir do desenvolvimento de qualidades e capacidades institucionais; orientadas para o desempenho; de forma colaborativa; para geração de valor público). O segundo se refere à “idealização, criação, desenvolvimento, configuração, concepção, elaboração e especificação de objetos”. Este ensaio trata do (re)desenho (design) do processo de governança, a partir da abordagem do design thinking - método de criação de design que se propõe ir além do estilo e funcionalidade partindo de necessidades e demandas e tratando-as como determinantes do estilo e funcionalidade.Primeiramente, o texto elabora considerações metodológicas e epistemológicas em linha com as concepções de design science de Simon e Fuller. Em seguida, busca-se caracterizar o desenho usual dos sistemas de governança: vertical, segmentado, fragmentado, linear e segregatório. Por fim, o texto apresenta um protótipo de um sistema de governança com características antagônicas ao anterior (horizontal, integrado, interativo e iterativo), essencialmente orientado para necessidades e demandas segundo uma lógica de valor público.

O texto apresenta o Banco de Dados "Produção do conhecimento na área de administração da educação: periódicos nacionais, 1982-2000", seus objetivos e características e o analisa na sua integralidade. Compara sua fase inicial 1982-1994 com a fase final 1995-2000 e com o Banco na sua totalidade compreendendo o período 1982 a 2000. Neste Banco estão classificados 3573 artigos de cinqüenta e quatro periódicos nacionais classificados com um thesaurus de cinqüenta e nove palavras-chave Inicialmente foram utilizados os títulos dos artigos para o processo de classificação na segunda fase foram incluídos os resumos. As palavras-chave com maior freqüência no Banco com um todo foram Administração do Ensino Superior, Administração da Educação e Determinantes do Contexto, Política Educacional, Políticas Públicas, Administração Educacional Escolar, Formação e Desenvolvimento Profissional, Administração e História, Poder, Legislação, Avaliação da Educação. Na parte final deste texto refletiu-se acerca das implicações teóricas da classificação da produção em palavras chave e sua distribuição temporal e em periódicos. Foi possível observar que o processo analítico e classificatório de artigos, indicou uma abrangência ampla e uma complexidade inerente à área. Administração da educação é ao mesmo tempo específica e geral, permite vários tipos de segmentação e em seus processos interativos se aproxima de sistemas adaptativos complexos.

ResumoEste artigo analisa o impacto que diferentes sistemas de apresentação de informação exercem sobre a aprendizagem superficial e profunda e a satisfação em alunos com orientações para o estudo contrastantes. Foram desenvolvidos quatro sistemas de informação: um impresso, um segundo digital contendo apenas texto (a versão digital menos dinâmica e interativa), um terceiro também digital, mas em que o texto era acompanhado de imagens (a segunda versão digital linear) e um quarto sistema também contendo texto e imagens, mas num formato hipermédia (a versão digital mais dinâmica e interativa). Grupos de participantes com três orientações para o estudo contrastantes (Significado/Sucesso, Reprodução e Desorganizada) aprenderam a mesma informação usando uma das quatro versões da mesma informação e os resultados mostraram que, em primeiro lugar, os participantes com uma orientação para o estudo desorganizada obtiveram melhores resultados quando interagiam com as versões menos dinâmicas e interativas (impressa e digital apenas com texto), em segundo lugar, o mesmo grupo de participantes prefere claramente versões mais dinâmicas e interativas e, em terceiro lugar, os participantes com uma orientação para o significado preferem os sistemas que apresentam a informação de umaforma linear e tradicional. Estes resultados mostram a necessidade de melhor se compreender a relação entre orientação para o estudo do indivíduo e as características da informação, pois os estudantes com resultados escolar mais baixos preferem sistemas de informação mais dinâmicos e interativos que exercem um profundo impacto negativo nas suas aprendizagens e eles não têm consciência da troca que fazem entre satisfação e aprendizagem. Esses alunos necessitam de apoio extra (através dos materiais educativos ou de outros agentes escolares) de modo a que eles ultrapassem essa troca.Palavras chave: orientações para o estudo, dinamismo da informação, interatividade, segmentação da informação, aprendizagem superficial, aprendizagem profunda, satisfação

A presente pesquisa realiza um estudo de caso de uma rádio transmitida por meio do aplicativo WhatsApp e suas dinâmicas interativas em páginas em redes sociais online. Entre os objetivos deste estudo de inspiração etnográfica de uma rádio segmentada estão a descrição e análise dos processos de transmissão, circulação da produção de textos audioverbovisuais, modelo de negócio e interação com os ouvintes usuários do aplicativo. Pretende-se compreender possíveis experiências de pessoas comuns em ambientes digitais que provocam tensões entre os modos de fazer rádio, as tecnologias digitais, a visibilidade e o suposto empoderamento do ouvinte.

Orientador: Alexandre Xavier Falcão<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica<br>Made available in DSpace on 2018-08-03T19:18:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bergo_FelipePauloGuazzi_M.pdf: 2903070 bytes, checksum: f8902d34fd2d17a55acd13552cd66d54 (MD5) Previous issue date: 2004<br>Mestrado

Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Alexandre Xavier Falcão<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-03T23:34:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Audigier_RomaricMatthiasMichel_M.pdf: 1373374 bytes, checksum: 2cce7904815a4af77a789d89e203ddc0 (MD5) Previous issue date: 2004<br>Mestrado<br>Engenharia de Computação<br>Mestre em Engenharia Elétrica

Made available in DSpace on 2016-05-17T16:51:39Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-10-13. Added 1 bitstream(s) on 2016-05-17T16:55:22Z : No. of bitstreams: 1 000863304.pdf: 2077644 bytes, checksum: b840a93c470319804fb7f313d43a5e9a (MD5)<br>Para estudar e classificar imagens é necessário entender as subdivisões que elas apresentam. Para esta finalidade existem técnicas de segmentação de imagens, uma das tarefas de visão computacional, a qual consiste na repartição de uma imagem digital em múltiplos segmentos, regiões ou objetos, com o intuito de facilitar a análise e compreensão. Métodos de segmentação de imagens são frequentemente utilizados para localizar objetos e bordas em imagens. Para tal tarefa, frequentemente são empregados algoritmos de aprendizado de máquina; disciplina científica que trata do projeto e desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente com a experiência, imitando o comportamento de aprendizado humano. O processo de aprendizado de máquina pode ser utilizado de diferentes formas, no entanto a categoria de aprendizado semi-supervisionado foi a que melhor se adaptou à proposta deste projeto. Esta categoria representa uma mescla entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado e trabalha com ambos os dados rotulados e não rotulados em sua fase de treinamento, proporcionando o uso de características individuais e/ou por conjunto. Diante da necessidade de combinação do aprendizado semi-supervisionado com a segmentação de imagem, foram estudadas formas de se utilizar informação provenientes de imagens para alimentar o aprendizado de máquina semi-supervisionado. Como resultado deste estudo, o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado conhecido como competição e cooperação entre partículas foi estendido para a aplicações na tarefa de segmentação interativa de imagens. Na imagem de entrada, alguns pixels são classificados pelo usuário e servem como pixels de partida para o algoritmo. Estes pontos pré-rotulados são utilizados para criar as partículas no modelo utilizado. Também foram alterados alguns parâmetros de execução e partes estruturais do algoritmo de forma a otimizar a...<br>To study and classify images it is necessary to understand the subdivisions they present. For this purpose there are image segmentation techniques, one of the computer vision tasks, which consists in the distribution of a digital image into multiple segments, regions or objects, in order to facilitate analysis and understanding. Image segmentation methods are often used for locating objects in images and borders. For this task, machine learning algorithms are often employed; scientific discipline that deals with the design and development of algorithms that automatically improve with experience, imitating the human learning behavior. The machine learning process can be used in different ways, however the category that best adapted to the project proposal, which represents a blend of supervised learning and unsupervised learning, called semi-supervised learning. Such category of algorithms works with both labelled and unlabelled data in their training phase, allowing the use of individual characteristics and or per set. Given the necessity of combining semi-supervised learning with image segmentation, some means of using information delivered from image to feed the semi-supervised learning machine were studied. As a result of this study, the semi-supervised learning algorithm known as competition and cooperation among particles was extended to be applied in the interactive image segmentation task. In the input image, some pixels are classified by the user and serve as a starting pixels to the algorithm. These pre-labeled points are used to create particles in the proposed model. Also, some parameters and algorithm structures were changed to optimize the classification and means of expressing the results in order to make it more suitable for the image segmentation task

Orientador: Fabricio Aparecido Breve<br>Banca: Denis Henrique Pinheiro Salvadeo<br>Banca: Marcos Gonçalves Quiles<br>Resumo: Para estudar e classificar imagens é necessário entender as subdivisões que elas apresentam. Para esta finalidade existem técnicas de segmentação de imagens, uma das tarefas de visão computacional, a qual consiste na repartição de uma imagem digital em múltiplos segmentos, regiões ou objetos, com o intuito de facilitar a análise e compreensão. Métodos de segmentação de imagens são frequentemente utilizados para localizar objetos e bordas em imagens. Para tal tarefa, frequentemente são empregados algoritmos de aprendizado de máquina; disciplina científica que trata do projeto e desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente com a experiência, imitando o comportamento de aprendizado humano. O processo de aprendizado de máquina pode ser utilizado de diferentes formas, no entanto a categoria de aprendizado semi-supervisionado foi a que melhor se adaptou à proposta deste projeto. Esta categoria representa uma mescla entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado e trabalha com ambos os dados rotulados e não rotulados em sua fase de treinamento, proporcionando o uso de características individuais e/ou por conjunto. Diante da necessidade de combinação do aprendizado semi-supervisionado com a segmentação de imagem, foram estudadas formas de se utilizar informação provenientes de imagens para alimentar o aprendizado de máquina semi-supervisionado. Como resultado deste estudo, o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado conhecido como competição e cooperação entre partículas foi estendido para a aplicações na tarefa de segmentação interativa de imagens. Na imagem de entrada, alguns pixels são classificados pelo usuário e servem como pixels de partida para o algoritmo. Estes pontos pré-rotulados são utilizados para criar as partículas no modelo utilizado. Também foram alterados alguns parâmetros de execução e partes estruturais do algoritmo de forma a otimizar a...<br>Abstract: To study and classify images it is necessary to understand the subdivisions they present. For this purpose there are image segmentation techniques, one of the computer vision tasks, which consists in the distribution of a digital image into multiple segments, regions or objects, in order to facilitate analysis and understanding. Image segmentation methods are often used for locating objects in images and borders. For this task, machine learning algorithms are often employed; scientific discipline that deals with the design and development of algorithms that automatically improve with experience, imitating the human learning behavior. The machine learning process can be used in different ways, however the category that best adapted to the project proposal, which represents a blend of supervised learning and unsupervised learning, called semi-supervised learning. Such category of algorithms works with both labelled and unlabelled data in their training phase, allowing the use of individual characteristics and or per set. Given the necessity of combining semi-supervised learning with image segmentation, some means of using information delivered from image to feed the semi-supervised learning machine were studied. As a result of this study, the semi-supervised learning algorithm known as competition and cooperation among particles was extended to be applied in the interactive image segmentation task. In the input image, some pixels are classified by the user and serve as a starting pixels to the algorithm. These pre-labeled points are used to create particles in the proposed model. Also, some parameters and algorithm structures were changed to optimize the classification and means of expressing the results in order to make it more suitable for the image segmentation task<br>Mestre

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-15T19:29:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Flores_FranklinCesar_D.pdf: 9101654 bytes, checksum: 18d8c043e3929da45409ed42db008344 (MD5) Previous issue date: 2009<br>Resumo: Esta tese de doutorado apresenta um método interativo para segmentação de objetos em sequências de imagens - o watershed com marcadores propagados. Este método, uma combinação de segmentação morfológica clássica com estimação de movimento, possui quatro características importantes: i) interatividade, ii) generalidade, iii) resposta rápida e iv) edição manual progressiva. Watershed com marcadores propagados consiste em segmentar interativamente os objetos de interesse no primeiro quadro e, subsequentemente, computar e propagar marcadores para segmentar os mesmos objetos nos quadros seguintes. Além da proposta do paradigma do watershed com marcadores propagados, esta tese também apresenta variações para o paradigma citado e um novo benchmark para avaliação quantitativa de métodos interativos para segmentação de objetos em sequências de imagens<br>Abstract: This doctorate thesis introduces an assisted method to object segmentation in image sequences - the watershed from propagated markers. This method, a combination of classical morphological segmentation withmotion estimation, has four important characteristics: i) interactivity, ii) generality, iii) rapid response and iv) progressive manual edition. Watershed from propagated markers consists in to segment interactively the objects of interest in the first frame and, subsequently, to compute and propagate markers in order to segment the same objects in the next frames. Besides the proposal of the watershed from propagated markers paradigm, this thesis also presents variaions to the cited paradigm and a new benchmark to quantitative evaluation of interactive object segmentation methods applied to image sequences<br>Doutorado<br>Engenharia de Computação<br>Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Fabricio Aparecido Breve<br>Banca: Eraldo Pereira Marinho<br>Banca: Fernando Vernal Salina<br>Resumo: A segmentação de imagens é o processo de identificar e separar estruturas e objetos relevantes em uma imagem, não é uma tarefa trivial para um algoritmo computacional devido à complexidade dos elementos envolvidos no processo. A variedade de imagens e sua grande quantidade de características impossibilitam a utilização de apenas um modelo para a tarefa de segmentação. Deste modo, a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, ganha importância, pois este ramo da inteligência artificial tenta reproduzir a forma de "aprender" humano. A aplicação do modelo de competição e cooperação entre partículas na segmentação de imagens mostra-se uma abordagem interessante pois possui baixo custo computacional, além de reduzir a necessidade de especialistas para a geração de dados rotulados. Este trabalho propõe melhorias na construção da rede complexa que o modelo de competição e cooperação entre partículas utiliza-se, através da alteração das características extraídas dos píxeis, mudança na forma de ligação dos vértices do modelo utilizando a similaridade das características e a vizinhança espacial dos píxeis da imagem e a influência gerada por uma partícula sob outros vértices vizinhos dentro da rede complexa. A metodologia proposta resultou em uma melhoria do nível de automação do processo, eliminando a necessidade de incrementar ou decrementar a importância de uma característica sob as outras. Comparativamente, durante os testes realizados com 151 imagens e 4530 amostras de...<br>Abstract: Image segmentation is the process of identifying and separating relevant structures and objects in an image, it is not a trivial task for a computational algorithm due to the complexity of the elements involved in the process. The variety of images and its vast number of characteristics make it impossible to use only a model for the segmentation task. In this way, the application of machine learning algorithms is highlighted, because this branch of artificial intelligence tries to reproduce the way of human learning. The application of the competition and cooperation model among particles in the image segmentations is considered an interesting approach since it has low computational cost, besides reducing the need of specialists for generating labeled data. This work proposes improvements in the making of the complex network that the competition and cooperation model among particles uses, through the alteration of the characteristics extracted from pixels, changes in the shape of the model's connection of the vertices using the similarity of the characteristics and the image pixel's spatial neighboring and the influence generated by a particle under the other neighbor vertices within the complex network. The proposed methodology resulted in an improvement of the process's automation level, eliminating the need to increase or decrease the importance of a characteristic under others. Comparatively, during the tests made with 151 images and 4530 execution samples for each ...<br>Mestre

Orientadores : Roberto de Alencar Lotufo, Marco Antonio Gutierrez<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-07-28T09:41:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rondina_JaneMaryam_M.pdf: 6024857 bytes, checksum: b31bed5a83a875448079ba4474564a67 (MD5) Previous issue date: 2001<br>Resumo: Imagens de ressonância magnética (IRM) têm sido utilizadas como um importante recurso para análises do funcionamento cardíaco e detecção de cardiopatias. No entanto, para a obtenção de informações quantitativas que possibilitem determinadas análises é necessário um processo prévio de segmentação de estruturas nas imagens. A realização desta tarefa manualmente é um trabalho bastante tedioso, principalmente em relação a imagens adquiridas pela modalidade considerada (cine MR). Nesta modalidade os exames são, em geral, constituídos de um grande volume de imagens, pois os cortes são obtidos em diversas fases ao longo do ciclo cardíaco. Neste trabalho desenvolveu-se um sistema interativo (ou semi-automático) para segmentação do ventrículo esquerdo em seqüências de imagens obtidas pela modalidade considerada. Para esta [malidade foi utilizado o método de segmentação Watershed através de procedimentos de análise de imagens baseados em morfologia matemática. A partir do sistema desenvolvido foram realizados testes de segmentação em um conjunto de 10 exames. Os resultados quantitativos obtidos foram comparados através de análises de variação intra-operador e inter-operadores e comparação com resultados da segmentação manual. As análises realizadas possibilitaram uma avaliação significativa mostrando a potencialidade do sistema desenvolvido e possibilitando a realização de considerações acerca de sua utilização em uma rotina clinica<br>Abstract: Magnetic Resonance Images have been utilized as an important resource for analysis of the cardiac cycle and disease detection. However, to obtaio quantitative information that enable some of the possible analysis, it is necessary a previous process to structures segmentation in the images. Performing this task manual1y is a much tedious work, especially relative to images of cine MR. These exams usually consist of a large number of images, representing cuts obtained in different periods of the cardiac cyc1e. In this work we developed an interactive system (or a semi-automatic system) for segmenting the left ventric1e in sequences of MR images. For this purpose we uSed the Watershed segmentation method and image analysis procedures based on Mathematical Morphology. The developed system was evaluated by performing segmentation tests in a ten exams set. The quantitative results were compared through analysis of intra-operator and inter-operators variations and manual segmentation. The performed analysis resulted in a significant evaluation showing the potentiality of the proposed system and providing considerations about its use in a c1inical routine<br>Mestrado<br>Mestre em Engenharia Elétrica

A segmentação de imagens consiste em dividir uma imagem em regiões ou objetos que a compõem, como, por exemplo, para isolar os pixels de um objeto alvo de uma dada aplicação. Em segmentação de imagens médicas, o objeto de interesse comumente apresenta transições em suas bordas predominantemente do tipo claro para escuro ou escuro para claro. Métodos tradicionais por região, como a conexidade fuzzy relativa (RFC - Relative Fuzzy Connectedness), não distinguem bem entre essas bordas similares com orientações opostas. A especificação da polaridade de contorno pode ajudar a amenizar esse problema, o que requer uma formulação matemática em grafos dirigidos. Uma discussão sobre como incorporar essa propriedade no arcabouço do RFC é apresentada neste trabalho. Uma prova teórica da otimalidade do novo algoritmo, chamado conexidade fuzzy relativa com orientação (ORFC - Oriented Relative Fuzzy Connectedness), em termos de uma função de energia em grafos dirigidos sujeita as restrições de sementes é apresentada, bem como a sua apli- cação em poderosos métodos híbridos de segmentação. O método híbrido proposto ORFC &Graph Cut preserva a robustez do ORFC em relação à escolha de sementes, evitando o problema do viés de encolhimento do método de Corte em Grafo (GC - Graph Cut), e mantém o forte controle do GC no delineamento de contornos de bordas irregulares da imagem. Os métodos propostos são avaliados usando imagens médicas de ressonáncia magnética (RM) e tomografia computadorizada (TC) do cérebro humano e de estudos torácicos.<br>Image segmentation consists of dividing an image into its composing regions or objects, for example, to isolate the pixels of a target object of a given application. In segmentation of medical images, the object of interest commonly presents transitions at its border predominantly from bright to dark or dark to bright. Traditional region-based methods of image segmentation, such as Relative Fuzzy Connectedness (RFC), do not distinguish well between similar boundaries with opposite orientations. The specification of the boundary polarity can help to alleviate this problem but this requires a mathematical formulation on directed graphs. A discussion on how to incorporate this property in the RFC framework is presented in this work. A theoretical proof of the optimality of the new algorithm, called Oriented Relative Fuzzy Connectedness (ORFC), in terms of an energy function on directed graphs subject to seed constraints is presented, and its application in powerful hybrid segmentation methods. The hybrid method proposed ORFC&Graph Cut preserves the robustness of ORFC respect to the seed choice, avoiding the shrinking problem of Graph Cut (GC), and keeps the strong control of the GC in the contour delination of irregular image boundaries. The proposed methods are evaluated using magnetic resonance medical imaging (MR) and computed tomography (CT) of the human brain and thoracic studies.

Orientador: Alexandre Xavier Falcão<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-27T14:45:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moya_Nikolas_M.pdf: 5706960 bytes, checksum: 9304544bfe8a78039de8b62562531865 (MD5) Previous issue date: 2015<br>Resumo: Segmentação de imagens médicas é crucial para extrair medidas de objetos 3D (estruturas anatômicas) que são úteis no diagnóstico e tratamento de doenças. Nestas aplicações, segmentação interativa é necessária quando métodos automáticos falham ou não são factíveis. Métodos por corte em grafo são considerados o estado da arte em segmentação interativa, mas diversas abordagens utilizam o algoritmo min-cut/max-flow, que é limitado à segmentação binária, sendo que segmentação de múltiplos objetos pode economizar tempo e esforço do usuário. Este trabalho revisita a transformada imagem floresta diferencial (DIFT, em inglês) -- uma abordagem por corte em grafo adequada para segmentação de múltiplos objetos -- resolvendo problemas relacionados a ela. O algoritmo da DIFT executa em tempo proporcional ao número de voxels nas regiões modificadas em cada execução da segmentação (sublinear). Tal característica é altamente desejável em segmentação interativa de imagens 3D para responder as ações do usuário em tempo real. O algoritmo da DIFT funciona da seguinte forma: o usuário desenha marcadores (traço com voxels de semente) rotulados dentro de cada objeto e o fundo, enquanto o computador interpreta a imagem como um grafo, cujos nós são os voxels e os arcos são definidos por pixels vizinhos, produzindo como resultado uma floresta de caminhos ótimos (partição na imagem) enraizada nos nós sementes do grafo. Nesta floresta, cada objeto é representado pela floresta de caminhos ótimos enraizado em suas sementes internas. Tais árvores são pintadas com a mesmo cor associada ao rótulo do marcador correspondente. Ao adicionar ou remover marcadores, é possível corrigir a segmentação até o mapa de rótulo de objeto representar o resultado desejado. Para garantir consistência na segmentação, métodos baseados em semente sempre devem manter a conectividade entre os voxels e suas sementes. Entretanto, isto não é mantido em algumas abordagens, como Random Walkers ou quando o mapa de rótulos é filtrado para suavizar a fronteira dos objetos. Esta conectividade é primordial para realizar correções sem recomeçar o processo depois de cada intervenção do usuário. Todavia, foi observado que a DIFT falha em manter consistência da segmentação em alguns casos. Consertamos este problema tanto no algoritmo da DIFT, quanto após a suavização dos objetos. Estes resultados comparam diversas estruturas anatômicas 3D de imagens de ressonância magnética e tomografia computadorizada<br>Abstract: Medical image segmentation is crucial to extract measures from 3D objects (body anatomical structures) that are useful for diagnosis and treatment of diseases. In such applications, interactive segmentation is necessary whenever automated methods fail or are not feasible. Graph-cut methods are considered the state of the art in interactive segmentation, but most approaches rely on the min-cut/max-flow algorithm, which is limited to binary segmentation while multi-object segmentation can considerably save user time and effort. This work revisits the differential image foresting transform (DIFT) ¿ a graph-cut approach suitable for multi-object segmentation in linear time ¿ and solves several problems related to it. Indeed, the DIFT algorithm can take time proportional to the number of voxels in the regions modified at each segmentation execution (sublinear time). Such a characteristic is highly desirable in 3D interactive segmentation to respond the user's actions as close as possible to real time. Segmentation using the DIFT works as follows: the user draws labeled markers (strokes of connected seed voxels) inside each object and background, while the computer interprets the image as a graph, whose nodes are the voxels and arcs are defined by neighboring voxels, and outputs an optimum-path forest (image partition) rooted at the seed nodes in the graph. In the forest, each object is represented by the optimum-path trees rooted at its internal seeds. Such trees are painted with same color associated to the label of the corresponding marker. By adding/removing markers, the user can correct segmentation until the forest (its object label map) represents the desired result. For the sake of consistency in segmentation, similar seed-based methods should always maintain the connectivity between voxels and seeds that have labeled them. However, this does not hold in some approaches, such as random walkers, or when the segmentation is filtered to smooth object boundaries. That connectivity is also paramount to make corrections without starting over the process at each user intervention. However, we observed that the DIFT algorithm fails in maintaining segmentation consistency in some cases. We have fixed this problem in the DIFT algorithm and when the obtained object boundaries are smoothed. These results are presented and evaluated on several 3D body anatomical structures from MR and CT images<br>Mestrado<br>Ciência da Computação<br>Mestre em Ciência da Computação

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-16T21:13:39Z No. of bitstreams: 1 HeberSousa.pdf: 2248069 bytes, checksum: e89eac1d4562ac1f2f53007d699f9c71 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2017-08-16T21:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HeberSousa.pdf: 2248069 bytes, checksum: e89eac1d4562ac1f2f53007d699f9c71 (MD5) Previous issue date: 2013-01-29<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)<br>Lung cancer is one of the most common of malignant tumors. It also has one of the highest rates of mortality among cancers. The reason for this is mainly linked to late diagnosis of the disease. For early detection of disease is very helpful to use medical images as support, the most important being, CT. With the acquisition of digital images is becoming more common to use computer systems for medical imaging. These systems assist in the clinical diagnosis, disease monitoring, and in some cases is used as a support for surgery. Because the search for new ways of human-computer interaction, natural interaction arises, which aims to provide a form of control with higher cognition. This control is usually performed using gestures. Interactions of gestures can be useful in controlling medical imaging systems and can ensure necessary sterility in operating rooms, because they are not required contacts manuals. Among the activities computer assisted important for the treatment of lung cancer, we have the segmentation of nodules. The segmentation of nodules can be performed automatically, semiautomatically or interactively. It is useful to speed up the diagnostic process, taking measurements, or observe the morphological appearance of the nodule. The objective of this study is to investigate the use of natural interaction interface for activities such as medical image visualization and segmentation of pulmonary nodules. The paper proposes the study of interaction techniques based on gestures to segment nodules in an interactive and semiautomatic. Finally, conducting experiments to evaluate the techniques proposed in the items ease of use, intuitiveness, accuracy and comfortability<br>O câncer de pulmão é um dos mais comuns dentre os tumores malignos. Ele também possui uma das taxas mais altas de mortalidade dentre os tipos de câncer. O motivo disso está ligado principalmente ao diagnóstico tardio da doença. Para a sua detecção precoce é muito útil a utilização de imagens médicas como apoio, sendo a mais importante, a tomografia computadorizada. Com a aquisição digital das imagens está cada vez mais comum a utilização de sistemas computacionais de visualização médica. Estes sistemas auxiliam no diagnóstico clínico, no acompanhamento de doenças, e em alguns casos é utilizado como apoio a cirurgias. Em virtude da busca por novos meios de interação humano-computador, surge a interação natural, que objetiva uma forma de controle mais próximo cognitivamente das ações realizadas, e geralmente é realizada através de gestos. Interações por gestos podem ser úteis no controle de sistemas de visualização médica e podem garantir a esterilização necessária em salas cirúrgicas, pois não são necessários contatos manuais. Dentre as atividades assistidas por computador importantes para o tratamento do câncer pulmonar, temos a segmentação de nódulos. A segmentação de nódulos pode ser realizada de forma automática, semiautomática ou interativamente. Elas são úteis para agilizar o processo de diagnóstico, realizar medições, ou observar o aspecto morfológico do nódulo. O objetivo do presente trabalho é investigar a utilização da interação natural como interface para atividades de visualização de imagens médicas e segmentação de nódulos pulmonares. Foi implementada uma série de ferramentas de segmentação, interativas e semiautomáticas, controladas a partir de gestos. Estes gestos foram desenvolvidos a partir de imagens capturadas por uma câmera especial chamada Kinect, que traduz a imagem em mapas de profundidade, podendo medir com precisão a distância de objetos na cena. Ao final do estudo, foi realizado experimentos para avaliar as técnicas propostas nos quesitos facilidade de uso, intuitividade, conforto e precisão.