Conexão de Saberes e Mundialização
20 a 23 de outubro de 2015
Trabalho 5372
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Teoria e Tecnologia da informação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Thomas Henrique Soares Silva |
| Orientador | JOÃO FERNANDO MARI |
| Título | Detecção de células em imagens de microscopia utilizando transformada de Hough circular |
| Resumo | A identificação de células em imagens de microscopia é essencial em muitas operações na área da citometria, como: hematologia, imunologia, cancerologia, entre outras. No processo de análise das imagens digitais é frequente a necessidade de identificar objetos com a finalidade de se obter dados quantitativos ou qualitativos dessas regiões. Geralmente, a identificação de objetos é uma das tarefas mais difíceis em processamento de imagens e pode determinar o sucesso ou fracasso da análise. A transformada de Hough é uma técnica eficiente que permite detectar formas geométricas que podem ser parametrizadas, como retas, círculos e elipses. A transformada de Hough circular utiliza uma matriz acumuladora tridimensional que armazena os centros e os tamanhos dos raios de estruturas circulares presente nas imagens. Para detectar os padrões circulares considera-se um intervalo de raios, para cada tamanho de raio são calculadas as coordenadas cartesianas do centro do círculo e todo centro associado a um raio é incrementado na matriz acumuladora. A aplicação de etapas de pré-processamento antes da transformada de Hough circular pode melhorar a eficiência na detecção dos padrões desejados. O objetivo deste trabalho é identificar células em imagens de microscopia utilizando a transformada de Hough circular considerando diferentes estratégias de pré-processamento. Pretende-se, dessa forma, verificar quais estratégias de pré-processamento resultam em maior eficiência da aplicação da transformada de Hough circular na detecção das células. Para a elaboração do trabalho será utilizado a linguagem Python juntamente com as bibliotecas para computação numérica/cientifica Numpy, Scipy e OpenCV. As estratégias para a segmentação das imagens farão uso de diferentes algoritmos de suavização, detecção de bordas, morfologia matemática e limiarização. Espera-se que os resultados ajudem a estabelecer quais abordagens de pré-processamento fazem com que a aplicação do algoritmo da transformada de Hough circular obtenha melhor desempenho na segmentação de células em imagens de microscopia. |
| Palavras-chave | Detecção de células, transformada de Hough, segmentação de imagem |
| Forma de apresentação..... | Painel |