Segmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau.

Simple item page
dc.contributor.advisorBianchi, Andrea Gomes Campospt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Paulo Henrique Calaes
dc.contributor.refereeBianchi, Andrea Gomes Campospt_BR
dc.contributor.refereeMoreira, Gladston Juliano Pratespt_BR
dc.contributor.refereeUshizima, Daniela Mayumipt_BR
dc.contributor.refereeMedeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra dept_BR
dc.date.accessioned2018-08-16T12:51:24Z
dc.date.available2018-08-16T12:51:24Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractA utilização de algoritmos que possam auxiliar no diagnostico do exame de Papanicolau vem sendo estudada ao longo das ultimas décadas devido ao aumento dos casos de Câncer cervical na população e respectivos dados coletados. Uma das etapas dessa automatização do diagnóstico é a segmentação automática das imagens. Alguns dos maiores problemas quando se realiza a segmentação deste tipo de imagens são a sobreposição celular, o dobramento das células e os artefatos que se confundem aos núcleos. Então é apresentada uma nova abordagem de segmentação nuclear utilizando uma heurística associada a um algoritmo genético multi-objetivo. O processo envolve três etapas principais, que são o pré-processamento, a calibração da heurística e a segmentação dos núcleos. Experimentos realizados com bases de dados sintéticas disponibilizadas no Overlapping Cervical Cytology Image Segmentation Challenge - ISBI2014 e uma nova base de imagens reais sugerem uma melhoria na detecção dos núcleos em comparação com os resultados obtidos pelos vencedores do desafio. Desse modo, esse trabalho apresenta uma interface web colaborativa criada para a geração de uma base de dados com imagens reais e um método para segmentação de núcleos que utiliza uma heurística associada a um algoritmo evolutivo multi-objetivo.pt_BR
dc.description.abstractenMent in the detection of the nuclei compared with the results obtained by the winners of the challenge. Thus, this work presents a collaborative web interface created for the generation of a data base with real images and a method for segmentation of nuclei that uses a heuristic associated with a multi-objective evolutionary algorithm.pt_BR
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Paulo Henrique Calaes. Segmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau. 2018. 71 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10109
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 13/08/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante.pt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.subjectAgoritmospt_BR
dc.titleSegmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
DISSERTAÇÃO_SegmentaçãoNúcleosCélulas.pdf
Size:
13.88 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
924 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
PPGCC - Mestrado (Dissertações)