Conquering knowledge from images: improving image mining with region-based analysis and associated information (2019)
- Authors:
- Autor USP: CAZZOLATO, MIRELA TEIXEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/T.55.2019.tde-29082019-143511
- Subjects: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA; REDES SOCIAIS; DIAGNÓSTICO POR IMAGEM; MÍDIAS SOCIAIS; MINERAÇÃO DE DADOS; ANÁLISE DE DADOS
- Keywords: Análise baseada em regiões; Content-based retrieval; Image mining; Mineração de imagens; Object tracking; Rastreamento de objetos; Recuperação baseada em conteúdo; Region-based analysis
- Agências de fomento:
- Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
- Financiado pela CAPES-PDSE
- Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
- Financiado pelo Projeto RESCUER
- Financiado pelo CNPq/MCTI
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Processo FAPESP: 2018/24414-2eno2016/17078-0
- Language: Inglês
- Abstract: A popularização de redes sociais e o uso generalizado de smartphones e equipamentos avançados em hospitais têm gerado dados complexos e sequências de dados, tais como imagens de alta qualidade, em grande quantidade. Fornecer ferramentas apropriadas para extrair conhecimento útil de tais dados é um grande desafio, e tirar vantagem de abordagens existentes para encontrar padrões em imagens pode ser significativo. Enquanto diversas técnicas em potencial têm sido propostas para analisar imagens, grande parte dessas técnicas consideram a imagem inteira na análise. Assim, regiões que não são de interesse são consideradas na etapa de análise, sem distinção apropriada e consequentemente prejudicando diversas tarefas. Esta pesquisa de Doutorado baseou-se na seguinte tese: A análise de regiões de imagens, combinada com informações adicionais, leva a resultados de mineração mais precisos em relação à imagem inteira, ajudando também no processamento de sequências de imagens, acelerando pipelines custosos e tornando possível inferir conhecimento do movimento de objetos. Essa tese foi avaliada em três cenários de aplicação. No primeiro cenário, foram analisadas regiões de imagens de situações de emergência, obtidas por meio de redes sociais e que apresentavam regiões de fumaça. Os métodos propostos são capazes de segmentar regiões de fumaça e melhorar a classificação global de imagens em até 23% em comparação ao estado da arte. No segundo cenário, foram abordadas imagens do contextomédico, contendo doenças pulmonares intersticiais. As imagens foram classificadas considerando a incerteza de cada região do pulmão em conter diferentes anormalidades, representando os resultados obtidos por meio de uma visualização baseada em mapas de calor. A abordagem proposta foi melhor que os competidores na tarefa de classificação de regiões pulmonares, apresentando melhores resultados em até quatro de cinco anormalidades. No terceiro cenário, foram tratadas de sequências de imagens microscópicas, exibindo embriões se desenvolvendo ao longo do tempo. Com o uso de informações das imagens baseadas em regiões, foi possível rastrear e predizer trajetórias de células ao longo do tempo, e também construir o vetor de movimento das mesmas. As abordagens propostas mostraram uma melhora de até 57% em qualidade, e uma melhora de tempo no pipeline de rastreamento de até 81:9%. Esta tese de Doutorado contribuiu para o estado da arte introduzindo métodos de análise de imagem baseados em região para os três cenários de aplicação mencionados anteriormente.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 27.06.2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira. Conquering knowledge from images: improving image mining with region-based analysis and associated information. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29082019-143511/. Acesso em: 03 jun. 2024. -
APA
Cazzolato, M. T. (2019). Conquering knowledge from images: improving image mining with region-based analysis and associated information (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29082019-143511/ -
NLM
Cazzolato MT. Conquering knowledge from images: improving image mining with region-based analysis and associated information [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29082019-143511/ -
Vancouver
Cazzolato MT. Conquering knowledge from images: improving image mining with region-based analysis and associated information [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29082019-143511/ - CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs
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Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2019.tde-29082019-143511 (Fonte: oaDOI API)
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