Navegando por Palavras-chave "Image Stitching"

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  • Imagem de Miniatura
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    Acesso aberto (Open Access)
    Implementação e avaliação de metodologia para construção de mosaico aplicado a imagens de lâminas histológicas de tumor neural
    (Universidade Federal de São Paulo, 2023-12-09) Santos, Eric Rocha [UNIFESP]; Amorim, Henrique Alves de; Moraes, Matheus Cardoso; Araújo, Anna Luíza Damaceno; http://lattes.cnpq.br/1854451408004051; http://lattes.cnpq.br/0633932030080115; http://lattes.cnpq.br/2867784853735791; http://lattes.cnpq.br/3580033671607751
    A crescente demanda por diagnósticos histopatológicos, vem destacando desafios como a escassez de patologistas e a demora no processo de identificação de doenças. A digitalização de amostras histológicas é crucial para o desenvolvimento de técnicas de Machine Learning. No entanto, o alto custo da digitalização em países em desenvolvimento requer alternativas de baixo custo. O trabalho propõe o uso de técnicas de Image Stitching (IS) para a construção de mosaicos em imagens histopatológicas de tumores neurais, visando uma abordagem mais acessível. Foram aplicados algoritmos de Detecção e Descrição de Características, Correspondência de Características e Transformação Espacial para criar mosaicos a partir de imagens parciais. As técnicas de Seamless foram utilizadas para minimizar distorções. Os resultados indicam que a metodologia proposta preserva eficientemente a informação nas Regiões de Interesse (ROI). O uso de algoritmos como SIFT e SURF, juntamente com técnicas de Seamless, demonstrou alta correlação com a imagem original, com o algoritmo SURF destacando-se pela eficiência computacional. O estudo destaca a importância de buscar alternativas de digitalização acessíveis, essenciais para a democratização do diagnóstico histopatológico em países com recursos limitados. A metodologia proposta apresenta uma solução viável, contribuindo para a eficiência do processo diagnóstico.
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Acesso aberto (Open Access)
    Metodologia para criação de mosaico de imagens de lâminas histológicas: uma abordagem de baixo custo usando smartphone e microscópio óptico convencional
    (Universidade Federal de São Paulo, 2023-02-28) Santos, Eric Rocha [UNIFESP]; Amorim, Henrique Alves de; Moraes, Matheus Cardoso; http://lattes.cnpq.br/1854451408004051; http://lattes.cnpq.br/2867784853735791; http://lattes.cnpq.br/3580033671607751
    Os ensaios histopatológicos figuram como importante ferramenta para pesquisas clínicas e diagnósticos. A digitalização das lâminas têm permitido o uso de métodos computacionais em busca da obtenção de resultados de forma rápida, padronizada e com maior acurácia. Para tanto, uma alternativa tecnológica que busca automatizar o processo de aquisição são os scanners. Contudo, seu custo alcança altos patamares, muitas vezes incompatíveis com a realidade de alguns centros de pesquisas. Desta forma, o objetivo do presente trabalho consiste em apresentar o desenvolvimento e avaliação do potencial de descritores de características para a construção do mosaico de imagens a partir de capturas parciais das lâminas histológicas. A metodologia para o processo de montagem do mosaico é realizada pela captura de imagens parciais com uma região de sobreposição entre estas, utilizado um detector de características que sejam capazes de distinguir regiões específicas da imagem. Essas regiões são descritas através de informações que são extraídas das regiões detectadas. Em seguida, é verificada a correspondência entre essas regiões descritas para a construção da matriz de transformação espacial, responsável em definir o deslocamento necessário para a correta sobreposição das correspondências. Por fim, são aplicados métodos de Seamless para suavizar as transições entre as tesselas. Para uma sobreposição de 33%, o ORB combinado com Seamless definida por Dijkstra e Pyramid Blending apresentaram os melhores resultados. Como conclusão a metodologia proposta se mostrou preciso na construção do mosaico, desta forma tornando-se uma ferramenta alternativa para centros de pesquisas e laboratórios que precisam de um processo de baixo custo.