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‣ Implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo; Implementation and evaluation of a medical image management system with content-based retrieval support

CARITÁ, Edilson Carlos; SERAPHIM, Enzo; HONDA, Marcelo Ossamu; AZEVEDO-MARQUES, Paulo Mazzoncini de
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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27.756077%
OBJETIVO: Neste artigo são descritas a implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo (PACS-CBIR), integrando módulos voltados para a aquisição, armazenamento e distribuição de imagens, e a recuperação de informação textual por palavras-chave e de imagens por similaridade. MATERIAIS E MÉTODOS: O sistema foi implementado com tecnologias para Internet, utilizando-se programas livres, plataforma Linux e linguagem de programação C++, PHP e Java. Há um módulo de gerenciamento de imagens compatível com o padrão DICOM e outros dois módulos de busca, um baseado em informações textuais e outro na similaridade de atributos de textura de imagens. RESULTADOS: Os resultados obtidos indicaram que as imagens são gerenciadas e armazenadas corretamente e que o tempo de retorno das imagens, sempre menor do que 15 segundos, foi considerado bom pelos usuários. As avaliações da recuperação por similaridade demonstraram que o extrator escolhido possibilitou a separação das imagens por região anatômica. CONCLUSÃO: Com os resultados obtidos pode-se concluir que é viável a implementação de um PACS-CBIR. O sistema apresentou-se compatível com as funcionalidades do DICOM e integrável ao sistema de informação local. A funcionalidade de recuperação de imagens similares pode ser melhorada com a inclusão de outros descritores.; OBJECTIVE: The present paper describes the implementation and evaluation of a medical images management system with content-based retrieval support (PACS-CBIR) integrating modules focused on images acquisition...

‣ Class-specific metrics for multidimensional data projection applied to CBIR

Jóia Filho, Paulo; Gomez-Nieto, Erick Mauricio; Casaca, Wallace Correa de Oliveira; Botelho, Glenda Michele; Paiva Neto, Afonso; Nonato, Luis Gustavo
Fonte: Springer-Verlag; Heidelberg Publicador: Springer-Verlag; Heidelberg
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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27.13596%
Content-based image retrieval is still a challenging issue due to the inherent complexity of images and choice of the most discriminant descriptors. Recent developments in the field have introduced multidimensional projections to burst accuracy in the retrieval process, but many issues such as introduction of pattern recognition tasks and deeper user intervention to assist the process of choosing the most discriminant features still remain unaddressed. In this paper, we present a novel framework to CBIR that combines pattern recognition tasks, class-specific metrics, and multidimensional projection to devise an effective and interactive image retrieval system. User interaction plays an essential role in the computation of the final multidimensional projection from which image retrieval will be attained. Results have shown that the proposed approach outperforms existing methods, turning out to be a very attractive alternative for managing image data sets.; FAPESP; CAPES-Brazil

‣ PRoSPer: perceptual similarity queries in medical CBIR systems through user profiles

Bugatti, Pedro Henrique; Kaster, Daniel S; Silva, Marcelo Ponciano da; Traina Junior, Caetano; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Pergamon-Elsevier; Oxford Publicador: Pergamon-Elsevier; Oxford
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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27.13596%
In this paper, we present a novel approach to perform similarity queries over medical images, maintaining the semantics of a given query posted by the user. Content-based image retrieval systems relying on relevance feedback techniques usually request the users to label relevant/irrelevant images. Thus, we present a highly effective strategy to survey user profiles, taking advantage of such labeling to implicitly gather the user perceptual similarity. The profiles maintain the settings desired for each user, allowing tuning of the similarity assessment, which encompasses the dynamic change of the distance function employed through an interactive process. Experiments on medical images show that the method is effective and can improve the decision making process during analysis.; FAPESP; CAPES; CNPq

‣ Uma abordagem prática e eficiente de consultas por similaridade para suporte a diagnóstico por imagens.; A pratical and eficient approach of searches for similarity to support diagnose by images.

Rosa, Natália Abdala
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 26/09/2002 Português
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27.441099%
O objetivo desse trabalho é apresentar as características de um Sistema de Apoio ao Diagnóstico em Sistema Hospitalar Suportando Busca por Imagens Similares, a ser desenvolvido e implantado no Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. A recuperação de imagens baseada no conteúdo é uma área de pesquisa que tem evoluído bastante nos últimos anos. Assim, um sistema de busca e obtenção de imagens, utilizando tal técnica, deve ser extensível aos novos algoritmos de extração de características e métodos de indexação. A extração de características de imagens, tais como informações de cor, textura, forma e o relacionamento entre elas são utilizadas para descrever o conteúdo das imagens. Essas características são então utilizadas para indexar e possibilitar a comparação de imagens no processo de recuperação. O sistema proposto utilizará um método de indexação de dados recém-desenvolvido – a Slim-tree – para indexar as características extraídas das imagens. Através desse método o Sistema de Apoio ao Diagnóstico possibilitará a consulta por conteúdo em imagens médicas.; This works presents the main characteristics of a diagnosis support system based on image similarity search for medical applications. This system was developed to be used in the Clinical Hospital of Ribeirao Preto of the University of Sao Paulo. The content-based image retrieval (CBIR) researching area has evolved greatly in the last years. Thus...

‣ "Realimentação de relevância para recuperação por conteúdo de imagens médicas visando diminuir a descontinuidade semântica" ; Relevance Feedback to content-based image retrieval to minimize semantic gap

Marques, Joselene
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 03/04/2006 Português
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27.97177%
O objetivo deste projeto de Mestrado foi o estudo, a análise e o desenvolvimento de técnicas de Realimentação de Relevância (RR) para melhorar a respostas de consultas por similaridade que empregam técnicas de recuperação de imagens por conteúdo (do inglês content-based image retrieval - CBIR). A motivação para o desenvolvimento deste projeto veio do iRIS (internet Retrieval of Images System), que é um protótipo de servidor Web para o processamento de consultas por similaridade, em construção no GBdI (Grupo de Bases de Dados e Imagens) do ICMC-USP. O iRIS pode ser integrado a PACS (Picture and Archiving and Communication System) permitindo que estes possam recuperar imagens por semelhança. A principal restrição do uso de sistemas que incorporam CBIR é a descontinuidade semântica (semantic gap), que credita-se principalmente à utilização de características de baixo nível para descrever as imagens. As características mais utilizadas são baseadas em cor, textura e forma, e geralmente não conseguem mapear o que o usuário deseja/esperar recuperar, gerando um descontentamento do usuário em relação ao sistema. Entretanto, se sistema permitir a iteração do usuário na classificação do conjunto resposta e usar estas informações no processo de refinamento...

‣ Proposta de um histograma perceptual de cores como característica para recuperação de imagens baseada em conteúdo ; Proposal of a perception color histogram as characteristic for content-based image retrieval

Silva, Katia Veloso
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 14/09/2006 Português
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27.441099%
Este trabalho foi desenvolvido com o intuito de se estabelecer uma metodologia para a classificação das cores de imagens digitais em cores perceptuais para se gerar um vetor de características que permita recuperar imagens através de seu conteúdo em uma base de dados. Em trabalhos e estudos correlatos analisados, as metodologias de agrupamento das diversas cores possíveis de uma imagem não permitem uma associação entre a cor digitalizada e a cor percebida por seres humanos. Estudos mostram que a maioria das culturas humanas associam às cores apenas onze termos: vermelho, amarelo, violeta, azul, verde, rosa, marrom, preto, branco, laranja e cinza. Este trabalho propõe, portanto, uma metodologia baseada em regras da lógica fuzzy, que permite associar a todas as possíveis cores de imagens digitais uma das onze cores culturais definidas, criando assim um histograma perceptual de cores. Isso permitiu a geração de um vetor de características para a recuperação de imagens baseada em conteúdo em uma base de dados.; This work aims at establishing a digital image classification methodology based on perceptual colors, by generating a feature vector that allows retrieving images from a database by their content. In related works the methodologies of grouping the diverse possible colors of an image do not allow associate digitized colors and those colors perceived by human beings. Studies show that the majority of human being culture associates only eleven terms to all the possible colors: red...

‣ Análise e avaliação de técnicas de interação humano-computador para sistemas de recuperação de imagens por conteúdo baseadas em estudo de caso; Evaluating human-computer interaction techniques for content-based image retrieval systems through a case study

Filardi, Ana Lúcia
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/08/2007 Português
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28.10685%
A recuperação de imagens baseada em conteúdo, amplamente conhecida como CBIR (do inglês Content-Based Image Retrieval), é um ramo da área da computação que vem crescendo muito nos últimos anos e vem contribuindo com novos desafios. Sistemas que utilizam tais técnicas propiciam o armazenamento e manipulação de grandes volumes de dados e imagens e processam operações de consultas de imagens a partir de características visuais extraídas automaticamente por meio de métodos computacionais. Esses sistemas devem prover uma interface de usuário visando uma interação fácil, natural e atraente entre o usuário e o sistema, permitindo que o usuário possa realizar suas tarefas com segurança, de modo eficiente, eficaz e com satisfação. Desse modo, o design da interface firma-se como um elemento fundamental para o sucesso de sistemas CBIR. Contudo, dentro desse contexto, a interface do usuário ainda é um elemento constituído de pouca pesquisa e desenvolvimento. Um dos obstáculos para eficácia de design desses sistemas consiste da necessidade em prover aos usuários uma interface de alta qualidade para permitir que o usuário possa consultar imagens similares a uma dada imagem de referência e visualizar os resultados. Para atingir esse objetivo...

‣ Análise da eficiência de recuperação por conteúdo de imagens médicas, utilizando extratores de textura baseados em Wavelet e Wavelet Packet; Efficiency analysis of content-based medical image retrieval, using texture extractors based on Wavelet and Wavelet Packet

Paris, Ana Cláudia
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 31/03/2008 Português
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27.628872%
Aplicações computacionais voltadas para o auxílio ao diagnóstico (Computer-Aided Diagnosis - CAD) estão se tornando cada vez mais freqüentes. O objetivo dessas aplicações é fornecer ao profissional da área médica ferramentas que auxiliem na detecção precoce de patologias diversas. Nesse contexto, algoritmos que satisfaçam o interesse do usuário em encontrar imagens semelhantes a um caso específico podem ser desenvolvidos. Essas buscas devem ser feitas por similaridade, considerando a informação visual da imagem e não utilizando os recursos do processo convencional de busca textual, o qual compara parâmetros fornecidos pelo usuário com valores de atributos armazenados. As técnicas que permitem esse desenvolvimento são descritas na literatura como recuperação de imagens baseada em conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR). O maior desafio nessa abordagem é determinar o conjunto de características que descrevem o conteúdo da imagem adequadamente. No presente trabalho foram implementados algoritmos para extrair as características das imagens médicas utilizando as transformadas Wavelet e Wavelet Packet. A transformada Wavelet Packet tem maior capacidade para distinguir as freqüências quando comparada com a transformada Wavelet "tradicional". Esse estudo explora tal propriedade e analisa o desempenho dessas abordagens matemáticas na recuperação das imagens médicas por conteúdo. Ao final do estudo pôde-se estabelecer um comparativo entre os resultados obtidos com os vetores gerados a partir dos dados extraídos por ambas transformadas. Considerando-se que na área médica a precisão na obtenção das informações tem importância fundamental...

‣ Avaliação do desempenho de busca de imagens por conteúdo em redes de computadores: uma proposta de reengenharia com aplicação a imagens médicas; Performance evaluation of images by content search in computer networking

Oliveira, Fabio Brussolo de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 27/02/2012 Português
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27.847947%
O objetivo deste trabalho é avaliar a recuperação de imagem por conteúdo (CBIR - Content-based Image Retrieval) em uma rede de computadores, estabelecendo-se métricas de controle que otimizem a utilização da rede e ao mesmo tempo garanta melhor qualidade na resposta. Prevê-se a recuperação de imagens baseada em consulta por similaridade, combinando-se o extrator de características com a função de distância. O desenvolvimento é realizado em uma linguagem de programação independente da plataforma e de âmbito de internet, utilizado Java, desenvolvendo-se uma API (Application Programming Interface), visando, em especial, a reutilização de código, o que implica na diminuição do tempo de desenvolvimento. O trabalho demonstra a utilização de estruturas de indexação sequencial, comparada com a estrutura de indexação de árvore "Slim-tree". A principal contribuição deste trabalho é a análise e a utilização de métricas na rede de computadores em um projeto de CBIR.; The objective of this study is to evaluate the Content-based Image Retrieval (CBIR) in a computer network, establishing control metrics that optimize the use of network while ensuring better quality in the response. It is expected that images are going to be recovered based on queries that are similar...

‣ Pesquisa de similaridades em imagens mamográficas com base na extração de características.; Search for similarities in mammographic images based feature extraction.

Santos, Jamilson Bispo dos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 25/04/2013 Português
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27.628872%
Este trabalho apresenta uma estratégia computacional para a consolidação do treinamento dos radiologistas residentes por meio da classificação de imagens mamográficas pela similaridade, analisando informações dos laudos realizados por médicos experientes, obtendo os atributos extraídos das imagens médicas. Para a descoberta de padrões que caracterizam a similaridade aplicam-se técnicas de processamento digital de imagens e de mineração de dados nas imagens mamográficas. O reconhecimento de padrões tem como objetivo realizar a classificação de determinados conjuntos de imagens em classes. A classificação dos achados mamográficos é realizada utilizando Redes Neurais Artificiais, por meio do classificador Self-Organizing Map (SOM). O presente trabalho utiliza a recuperação de imagens por conteúdo (CBIR- Content-Based Image Retrieval), considerando a similaridade em relação a uma imagem previamente selecionada para o treinamento. As imagens são classificadas de acordo com a similaridade, analisando-se informações dos atributos extraídos das imagens e dos laudos. A identificação da similaridade é obtida pela extração de características, com a utilização da transformada de wavelets.; This work presents a computational strategy to consolidate the training of residents radiologists through the classification of mammographic images by similarity...

‣ Seleção de casos de teste para sistemas de processamento de imagens utilizando conceitos de CBIR; Test Case Selection For Image Processing Systems Using CBIR Concepts.

Narciso, Everton Note
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 29/10/2013 Português
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37.97177%
Os sistemas de processamento de imagens exercem um papel importante no que tange à emulação da visão humana, pois grande parte das informações que as pessoas obtêm do mundo real ocorre por meio de imagens. Desenvolver tais sistemas é uma tarefa complexa e que requer testes rigorosos para garantir a sua confiabilidade. Neste cenário, a seleção de casos de teste é fundamental, pois ajuda a eliminar os dados de teste redundantes e desnecessários enquanto procura manter altas taxas de detecção de erros. Na literatura há várias abordagens para seleção de casos de teste com foco em sistemas de entradas/saídas alfanuméricas, mas a seleção voltada a sistemas complexos (e.g. processamento de imagens) ainda é pouco explorada. Visando a contribuir neste campo de pesquisa, este trabalho apresenta um novo método intitulado Tcs&CbIR, que seleciona e recupera um subconjunto de imagens a partir de um vasto conjunto de teste. Os testes realizados com dois programas de processamento de imagens mostram que a nova abordagem pode superar a seleção aleatória pois, no contexto de avaliação apresentado, a quantidade de casos de teste necessária para revelar a presença de erros foi reduzida em até 87%. Os resultados obtidos revelam...

‣ An image organizer with content-based image retrieval; Um organizador de imagens com busca baseada em conteúdo

Terroso, Eduardo Mayer
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: application/pdf
Português
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27.628872%
Nos últimos anos, câmeras digitais e sites de compartilhamento de imagens se tornaram muito populares. Isso aliado ao constante aumento de capacidade dos dispositivos de armazenamento fez com que as coleções de fotos se tornassem imensas. Entretanto, gerenciar essas coleções sem uma ferramenta efetiva é quase impossível. Atualmente, existem muitos organizadores de imagens disponíveis, mas quase todos se baseiam somente em meta-dados textuais adicionados às imagens manualmente. Muitas pesquisas têm sido feitas a respeito do problema de procurar imagens em bancos não anotados e muitos sistemas de CBIR (Content-Based Image Retrieval) foram desenvolvidos, mas a maioria deles é para buscas online em bancos de dados já existentes ou para encontrar imagens duplicadas em um disco rígido. Este trabalho é sobre a implementação de LACAIO ("Lacaio is A Cbir Aided Image Organizer"), que é um organizador de imagens que permite que o usuário faça buscas baseadas em similaridade visual entre as imagens. LACAIO utiliza quatro TS-SOMs (Tree-Structured Self-Organizing Maps) para indexar imagens por quatro diferentes vetores de características. Mesmo tendo uma interface muito simples, ele permite busca por palavras-chave, busca por desenho e uma busca interativa e iterativa por similaridade com feedback de relevância.; In the last years...

‣ Pesquisa de clip arts combinando imagens raster e vectoriais

Martins, Pedro Filipe M. V. C.
Fonte: Faculdade de Ciências e Tecnologia Publicador: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2012 Português
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27.13596%
Existe actualmente um crescente desenvolvimento de sistemas de armazenamento e pesquisa de imagens. Uma aproximação adoptada nesses sistemas é a recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR, Content-Based Image Retrieval). No âmbito destas aplicações existem utilizadores que pretendem utilizar imagens clip art para os seus trabalhos e apresentações. Existem muitas imagens clip art espalhadas por diversas bases de dados em sítios na Internet ou em colecções vendidas em dispositivos ópticos. A pesquisa de imagens nestas bases de dados leva os utilizadores a percorrem várias listas de imagens manualmente ou por métodos de pesquisa por texto, muitas vezes ineficientes. Essas bases de dados de clip arts são representadas por imagens vectoriais e imagens raster. Existem várias tecnologias de pesquisa e recuperação de ambos os tipos de imagens clip art, raster e vectoriais, contudo, a investigação tem sido realizada em separado sem retirar partido das duas áreas de investigação em conjunto, no problema de recuperar e explorar colecções de clip arts. O objectivo deste trabalho é implementar um motor de busca para encontrar clip arts em base de dados compostas por imagens vectoriais e imagens raster. O trabalho envolve um conversor de imagens raster em vectoriais...

‣ Implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo

Caritá,Edilson Carlos; Seraphim,Enzo; Honda,Marcelo Ossamu; Azevedo-Marques,Paulo Mazzoncini de
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/10/2008 Português
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27.441099%
OBJETIVO: Neste artigo são descritas a implementação e avaliação de um sistema de gerenciamento de imagens médicas com suporte à recuperação baseada em conteúdo (PACS-CBIR), integrando módulos voltados para a aquisição, armazenamento e distribuição de imagens, e a recuperação de informação textual por palavras-chave e de imagens por similaridade. MATERIAIS E MÉTODOS: O sistema foi implementado com tecnologias para Internet, utilizando-se programas livres, plataforma Linux e linguagem de programação C++, PHP e Java. Há um módulo de gerenciamento de imagens compatível com o padrão DICOM e outros dois módulos de busca, um baseado em informações textuais e outro na similaridade de atributos de textura de imagens. RESULTADOS: Os resultados obtidos indicaram que as imagens são gerenciadas e armazenadas corretamente e que o tempo de retorno das imagens, sempre menor do que 15 segundos, foi considerado bom pelos usuários. As avaliações da recuperação por similaridade demonstraram que o extrator escolhido possibilitou a separação das imagens por região anatômica. CONCLUSÃO: Com os resultados obtidos pode-se concluir que é viável a implementação de um PACS-CBIR. O sistema apresentou-se compatível com as funcionalidades do DICOM e integrável ao sistema de informação local. A funcionalidade de recuperação de imagens similares pode ser melhorada com a inclusão de outros descritores.

‣ Investigating CBIR Techniques for Cervicographic Images

Xue, Zhiyun; Antani, Sameer; Long, L. Rodney; Jeronimo, Jose; Thoma, George R.
Fonte: American Medical Informatics Association Publicador: American Medical Informatics Association
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2007; 2007 Português
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27.441099%
The National Library of Medicine (NLM) and the National Cancer Institute (NCI) are creating a digital archive of 100,000 cervicographic images and clinical and diagnostic data obtained through two major longitudinal studies. In addition to developing tools for Web access to these data, we are conducting research in Content-Based Image Retrieval (CBIR) techniques for retrieving visually similar and pathologically relevant images. The resulting system of tools is expected to greatly benefit medical education and research into uterine cervical cancer which is the second most common cancer affecting women worldwide. Our current prototype system with fundamental CBIR functions operates on a small test subset of images and retrieves relevant cervix images containing tissue regions similar in color, texture, size, and/or location to a query image region marked by the user. Initial average precision result for retrieval by color of acetowhite lesions is 52%, and for the columnar epithelium is 64.2%, respectively.

‣ Similarity evaluation in a content-based image retrieval (CBIR) CADx system for characterization of breast masses on ultrasound images

Cho, Hyun-chong; Hadjiiski, Lubomir; Sahiner, Berkman; Chan, Heang-Ping; Helvie, Mark; Paramagul, Chintana; Nees, Alexis V.
Fonte: American Association of Physicists in Medicine Publicador: American Association of Physicists in Medicine
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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27.441099%
Purpose: The authors are developing a content-based image retrieval (CBIR) CADx system to assist radiologists in characterization of breast masses on ultrasound images. In this study, the authors compared seven similarity measures to be considered for the CBIR system. The similarity between the query and the retrieved masses was evaluated based on radiologists’ visual similarity assessments.

‣ Montando questionários para medir a satisfação do usuário: avaliação de interface de um sistema que utiliza técnica de recuperação de imagens por conteúdo.

FILARDI, A. L.
Fonte: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE FATORES HUMANOS EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS, 8., 2008, Porto Alegre, RS. Anais... [S. l.]: SBC, 2008. Publicador: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE FATORES HUMANOS EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS, 8., 2008, Porto Alegre, RS. Anais... [S. l.]: SBC, 2008.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 176-185.
Português
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27.441099%
O resumo intuitivo e atraente da interface com o usuário é essencial para o sucesso de qualquer sistema computacional. Dentro do escopo de sistemas CBIR (content-Based Image Retrieval), que são sistemas inerentemente interativos de recuperação de imagens baseadas em conteúdo, a interface do usuário ainda é um elemento constituído de pouca pesquisa e desenvolvimento. Um dos maiores obstáculos para a eficácia de design desses sistemas consiste da necessidade em prover aos usuários uma interface de alta qualidade na formulação de perguntas e exibição dos resultados. O objetivo principal deste trabalho visou analisar a interação do usuário em sistemas CBIR em relação à funcionalidade e usabilidade por meio da interação de usuários reais dentro do domínio da aplicação e propor questionário que reflita, fielmente os pontos avaliados. Para alcançar esse desafio, a interação humano-computador foi avaliada, adotando técnicas de questionamento a fim de mensurar a satisfação do usuário em relação ao uso do sistema.; 2008

‣ Image Retrieval Techniques based on Image Features, A State of Art approach for CBIR

H., Mr. Kondekar V.; S., Mr. Kolkure V.; N, Prof. Kore S.
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 09/02/2010 Português
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27.441099%
The purpose of this Paper is to describe our research on different feature extraction and matching techniques in designing a Content Based Image Retrieval (CBIR) system. Due to the enormous increase in image database sizes, as well as its vast deployment in various applications, the need for CBIR development arose. Firstly, this paper outlines a description of the primitive feature extraction techniques like, texture, colour, and shape. Once these features are extracted and used as the basis for a similarity check between images, the various matching techniques are discussed. Furthermore, the results of its performance are illustrated by a detailed example.; Comment: IEEE format, International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS January 2010, ISSN 1947 5500, http://sites.google.com/site/ijcsis/

‣ Further results on dissimilarity spaces for hyperspectral images RF-CBIR

Veganzones, Miguel Angel; Datcu, Mihai; Graña, Manuel
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 04/07/2013 Português
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27.847947%
Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems are powerful search tools in image databases that have been little applied to hyperspectral images. Relevance feedback (RF) is an iterative process that uses machine learning techniques and user's feedback to improve the CBIR systems performance. We pursued to expand previous research in hyperspectral CBIR systems built on dissimilarity functions defined either on spectral and spatial features extracted by spectral unmixing techniques, or on dictionaries extracted by dictionary-based compressors. These dissimilarity functions were not suitable for direct application in common machine learning techniques. We propose to use a RF general approach based on dissimilarity spaces which is more appropriate for the application of machine learning algorithms to the hyperspectral RF-CBIR. We validate the proposed RF method for hyperspectral CBIR systems over a real hyperspectral dataset.; Comment: In Pattern Recognition Letters (2013)

‣ Novel CBIR System Based on Ripplet Transform Using Interactive Neuro-Fuzzy Technique

Chowdhury, Manish; Das, Sudeb; Kumar Kundu, Malay
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //2012 Português
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27.756077%
Content Based Image Retrieval (CBIR) system is an emerging research area in effective digital data management and retrieval paradigm. In this article, a novel CBIR system based on a new Multiscale Geometric Analysis (MGA)-tool, called Ripplet Transform Type-I (RT) is presented. To improve the retrieval result and to reduce the computational complexity, the proposed scheme utilizes a Neural Network (NN) based classifier for image pre-classification, similarity matching using Manhattan distance measure and relevance feedback mechanism (RFM) using fuzzy entropy based feature evaluation technique. Extensive experiments were carried out to evaluate the effectiveness of the proposed technique. The performance of the proposed CBIR system is evaluated using a 2 £ 5-fold cross validation followed by a statistical analysis. The experimental results suggest that the proposed system based on RT, performs better than many existing CBIR schemes based on other transforms, and the difference is statistically significant.