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dc.contributor.advisorCosta, José Alfredo Ferreirapt_BR
dc.contributor.authorSouza, Jackson Gomes dept_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T14:55:35Z-
dc.date.available2009-07-13pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:55:35Z-
dc.date.issued2009-09-28pt_BR
dc.identifier.citationSOUZA, Jackson Gomes de. Técnicas de computação natural para segmentação de imagens médicas. 2009. 105 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2009.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15282-
dc.description.abstractImage segmentation is one of the image processing problems that deserves special attention from the scientific community. This work studies unsupervised methods to clustering and pattern recognition applicable to medical image segmentation. Natural Computing based methods have shown very attractive in such tasks and are studied here as a way to verify it's applicability in medical image segmentation. This work treats to implement the following methods: GKA (Genetic K-means Algorithm), GFCMA (Genetic FCM Algorithm), PSOKA (PSO and K-means based Clustering Algorithm) and PSOFCM (PSO and FCM based Clustering Algorithm). Besides, as a way to evaluate the results given by the algorithms, clustering validity indexes are used as quantitative measure. Visual and qualitative evaluations are realized also, mainly using data given by the BrainWeb brain simulator as ground trutheng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectProcessamento de imagens digitaispor
dc.subjectsegmentação de imagens médicaspor
dc.subjectotimização por enxame de partículaspor
dc.subjectcomputação naturalpor
dc.subjectalgoritmos genéticospor
dc.subjectk-meanspor
dc.subjectfuzzy c-meanspor
dc.subjectDigital image processingeng
dc.subjectmedical image segmentationeng
dc.subjectparticle swarm optimizationeng
dc.subjectnatural computingeng
dc.subjectgenetic algorithmseng
dc.subjectk-meanseng
dc.subjectfuzzy c-meanseng
dc.titleTécnicas de computação natural para segmentação de imagens médicaspor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7022849614714429por
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9745845064013172por
dc.contributor.referees1Martins, Allan de Medeirospt_BR
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4402694969508077por
dc.contributor.referees2Carvalho, Bruno Motta dept_BR
dc.contributor.referees2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6por
dc.description.resumoSegmentação de imagens é um dos problemas de processamento de imagens que merece especial interesse da comunidade científica. Neste trabalho, são estudado métodos não-supervisionados para detecção de algomerados (clustering) e reconhecimento de padrões (pattern recognition) em segmentação de imagens médicas Métodos baseados em técnicas de computação natural têm se mostrado bastante atrativos nestas tarefas e são estudados aqui como uma forma de verificar a sua aplicabilidade em segmentação de imagens médicas. Este trabalho trata de implementa os métodos GKA (Genetic K-means Algorithm), GFCMA (Genetic FCM Algorithm) PSOKA (Algoritmo de clustering baseado em PSO (Particle Swarm Optimization) e K means) e PSOFCM (Algoritmo de clustering baseado em PSO e FCM (Fuzzy C Means)). Além disso, como forma de avaliar os resultados fornecidos pelos algoritmos são utilizados índices de validação de clustering como forma de medida quantitativa Avaliações visuais e qualitativas também são realizadas, principalmente utilizando dados do sistema BrainWeb, um gerador de imagens do cérebro, como ground truthpor
dc.publisher.departmentAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicaçõespor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
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