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Segmentação de imagens através de métodos robustos de clusterização

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Detalhes bibliográficos
Resumo:O principal objetivo deste trabalho consiste em encontrar o melhor método para segmentar imagens médicas, mais especificamente, radiografias dentárias. Pretende-se também definir critérios de comparação relevantes para avaliar a qualidade da segmentação obtida. Este último ponto permitiu definir uma metodologia de validação dos resultados obtidos com duas categorias distintas de algoritmos: k-means e fuzzy c-means. Em alternativa, testaram-se também os métodos de Otsu e da binarisation. As experiencias efetuadas tiveram em conta imagens diferentes, cada uma com características próprias, de maneira a obter uma técnica de segmentação o mais genérica possível. Os resultados obtidos foram comparados com a segmentação real dada por um profissional de odontologia. Observou-se que os métodos de clusterização têm dificuldade em separar a parte correspondente ao dente da parte da gengiva. Efetivamente, nesta área da imagem a tonalidade dos pixéis é muito semelhante. No entanto, os resultados são promissores pois a técnicas utilizadas conseguem identificar grande parte da área correspondente ao dente.
Autores principais:Lawniczak, Jean Clement
Outros Autores:Balsa, Carlos
Assunto:Radiografia dentária Segmentação de imagem Cluster K-means Fuzzy c-means
Ano:2017
País:Portugal
Tipo de documento:documento de conferência
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Instituto Politécnico de Bragança
Idioma:português
Origem:Biblioteca Digital do IPB

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