Do Lógico ao Abstrato: A Ciência no Cotidiano
24 a 26 de outubro de 2017
Trabalho 9166
| 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 |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Welton Felipe Gonçalves |
| Orientador | JOÃO FERNANDO MARI |
| Título | Métodos de segmentação de células em imagens de microscopia baseado na transformada watershed |
| Resumo | A segmentação de células é uma etapa fundamental em diversas aplicações relacionadas à análise de imagens biomédicas. O processo de segmentação de imagens consiste na subdivisão da imagem em suas partes e objetos constituintes. A identificação manual de células em imagens de microscopia é um processo difícil, desgastante e pode gerar resultados imprecisos devido à subjetividade do problema. Algoritmos e técnicas de processamento de imagens podem ser utilizados para automatizar grande parte desse processo e, dessa forma, aumentar a sua eficiência e precisão. O objetivo deste trabalho é estudar métodos para a definição de marcadores para a Transformada Watershed e, dessa forma, separar adequadamente agrupamentos de células em imagens de microscopia. A Transformada Watershed é uma técnica eficiente e muito utilizada para separar esse tipo de estrutura. A Transformada Watershed considera a imagem de entrada como uma superfície topográfica e simula a inundação dessa superfície a partir de cada um dos seus mínimos regionais. O uso de marcadores explícitos para definir os pontos de inundação é uma técnica efetiva para reduzir o problema da supersegmentação, que é um dos principais problemas da Transformada Watershed. Entretanto, definir marcadores únicos para cada célula é uma tarefa difícil. Dessa forma, foram testadas diferentes estratégias para definição desses marcadores. Dentre os algoritmos testados pode-se destacar: a extração dos máximos regionais da Transformada da Distância e a filtragem desses máximos regionais pela Transformada h-Máxima. A maior contribuição deste trabalho é o desenvolvimento de um novo método iterativo para a definição do valor de h para a Transformada h-Máxima, baseado na solidez dos objetos segmentados. Os experimentos foram realizados em cinco etapas: (a) pré-processamento; (b) segmentação por limiarização; (c) aplicação de estratégias para obter marcadores para cada célula; (d) aplicação da Transformada Watershed; (e) validação dos resultados. Na tentativa de melhorar os resultados obtidos, diferentes estratégias de filtragem espacial foram testadas na etapa de pré-processamento, assim como operações baseadas em morfologia matemática foram aplicadas após a segmentação por limiarização. Considerou-se para os experimentos um conjunto de imagens com ground-truth disponível publicamente. Os resultados foram validados por meio da comparação com as imagens de ground-truth em que foram calculados os índices: distância de Hausdorff e NSD. Observou-se, por meio dos resultados obtidos que os métodos de definição de marcadores baseados na Transformada h-Máxima conseguem separar adequadamente grande parte dos agrupamentos de células, e que o método iterativo proposto para a escolha do valor h da Transformada H-Máxima melhorou a qualidade dos agrupamentos separados. |
| Palavras-chave | processamento de imagens, transformada watershed, segmentação |
| Forma de apresentação..... | Painel |