dc.contributor.author | Carvalho, Adriano dos Reis | |
dc.date.accessioned | 2024-07-17T20:50:24Z | |
dc.date.available | 2024-07-17T20:50:24Z | |
dc.date.issued | 2024-06-06 | |
dc.identifier.citation | CARVALHO, Adriano dos Reis. Geração de imagens artificiais de vasos sanguíneos através de mapas de textura. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/20059. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/20059 | |
dc.description.abstract | Images are present everywhere in modern daily life. Analyzing textures in images is highly relevant for identifying patterns and locating objects. When it comes to medical images of blood vessels, textural characteristics can aid in diagnoses and identifying the progression or regression of pathologies. Generally, literature works focus more on vessel geometry than on texture. It is common to consider vessels as primarily tubular structures with a Gaussian intensity profile. Our work aimed to fill this gap, showing the relevance of texture for the analysis of blood vessels. A methodology was developed for
generating artificial images of blood vessels with textures extracted from real images. The method consists of generating vessel texture maps from manual annotations of real vessels. The maps are transformed to follow the geometry of randomly generated Bézier curves, enabling the generation of realistic vessel images. The potential of the methodology was demonstrated through pre-training neural networks on artificial images. It was verified that with only a few manually marked vessels, the networks achieve performance similar to the reference case where all vessels are marked. The developed method has the potential to reduce the manual annotation time needed to train neural networks. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Vasos sanguíneos | por |
dc.subject | Modelo de vasos sanguíneos | por |
dc.subject | Redes neurais | por |
dc.subject | Geração de textura | por |
dc.subject | Microscopia confocal | por |
dc.subject | Estrutura tubular | por |
dc.subject | Segmentação | por |
dc.title | Geração de imagens artificiais de vasos sanguíneos através de mapas de textura | por |
dc.title.alternative | Artificial image generation of blood vessels through texture maps | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Comin, César Henrique | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9563440403120931 | por |
dc.description.resumo | Imagens estão presentes em todos os lugares do cotidiano moderno. Analisar texturas em imagens possui alta relevância para identificar padrões e localizar objetos. Em se tratando de imagens médicas de vasos sanguíneos, características texturais podem ajudar em diagnósticos e na identificação da progressão ou regressão de patologias. Geralmente, os trabalhos da literatura possuem uma preocupação maior com a geometria do que com a textura de vasos sanguíneos. É comum considerar que os vasos sejam primordialmente estruturas tubulares com um perfil de intensidade Gaussiano. O nosso trabalho pretendeu preencher essa lacuna existente, mostrando a relevância da textura para a análise de vasos sanguíneos. Foi desenvolvida uma metodologia para a geração de imagens artificiais de vasos sanguíneos possuindo texturas extraídas de imagens reais. O método consiste em gerar mapas de textura de vasos a partir de anotações manuais de vasos reais. Os mapas são transformados para seguir a geometria de curvas de Bézier geradas aleatoriamente, o que possibilita gerar imagens realísticas de vasos. O potencial da metodologia foi demonstrado através do pré-treinamento de redes neurais nas imagens artificiais. Foi verificado que com apenas alguns vasos demarcados manualmente as redes atingem uma performance similar ao caso referência no qual todos os vasos são demarcados. O método desenvolvido possui potencial de reduzir o tempo de anotação manual necessário para treinar redes neurais. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/3661072009847104 | por |
dc.contributor.authororcid | https://orcid.org/0009-0006-6521-5055 | por |
dc.contributor.advisor1orcid | https://orcid.org/0000-0003-1207-4982 | por |