HERRAMIENTA PARA CARACTERIZACION DE RENDIMIENTO DE ALGORITMOS DE

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HERRAMIENTA PARA CARACTERIZACION DE RENDIMIENTO DE ALGORITMOS DE SEGMENTACION EN IMÁGENES MICROSCOPICAS Sustentación Tesis

HERRAMIENTA PARA CARACTERIZACION DE RENDIMIENTO DE ALGORITMOS DE SEGMENTACION EN IMÁGENES MICROSCOPICAS Sustentación Tesis de Grado. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Computación – FIEC 08 -02 -2007

Que es la segmentación? n La segmentación es el proceso que divide una imagen

Que es la segmentación? n La segmentación es el proceso que divide una imagen en regiones cuyos píxeles poseen atributos similares, por ejemplo, intensidad, textura, movimiento. n Idealmente cada región segmentada corresponde a un objeto que se encuentre en la escena.

Segmentación de la Imagen Región Etiquetada Cada píxel de la imagen de entrada se

Segmentación de la Imagen Región Etiquetada Cada píxel de la imagen de entrada se la etiqueta con un valor numérico que indica su pertenencia a un grupo de píxeles que comparten una propiedad común

Resultado de la segmentación

Resultado de la segmentación

Por que es importante? n En tareas repetitivas como el análisis de imágenes, los

Por que es importante? n En tareas repetitivas como el análisis de imágenes, los resultados dependen de factores como la fatiga y el cansancio y la experiencia. Se obtienen resultados son subjetivos. Tareas repetitivas necesitan proceso automáticos

Que busca citopatólogo Muestra de células cérvico uterina. (a) Núcleo de la célula. (b)

Que busca citopatólogo Muestra de células cérvico uterina. (a) Núcleo de la célula. (b) Citoplasma. (c) Algún tipo de bacteria. (d) Diversos elementos celulares.

Conocimiento del dominio del problema Normal Displasia Cáncer

Conocimiento del dominio del problema Normal Displasia Cáncer

Problema a resolver (a) Imagen cérvico uterina (b) Resultados obtenidos de la segmentación aplicando

Problema a resolver (a) Imagen cérvico uterina (b) Resultados obtenidos de la segmentación aplicando diferentes algoritmos.

Formación de la imagen

Formación de la imagen

Espacios de Color n n Es una representación matemática de nuestra percepción. Se puede

Espacios de Color n n Es una representación matemática de nuestra percepción. Se puede especificar, crear y visualizar información del color. La computadora define en color por medio de la combinación de ondas de luz (RGB). Impresora define el color en términos de la mezcla sustractiva de pigmentos de tinta CMYK.

Espectro electromagnético INTERPRETACION HUMANA THE VISIBLE SPECTRUM LIGHT NTSC Lab HSI RGB CMY(K) YIQ

Espectro electromagnético INTERPRETACION HUMANA THE VISIBLE SPECTRUM LIGHT NTSC Lab HSI RGB CMY(K) YIQ HSL YUV CIELuv YCb. Cr CIELab YCC XYZ

Curvas ROC n Análisis de curvas ROC (Receiving Operating Curves) que miden términos de

Curvas ROC n Análisis de curvas ROC (Receiving Operating Curves) que miden términos de sensibilidad y especificidad el rendimiento de los algoritmos utilizados. n Métricas definidas como la proporción de píxeles que pertenecen al objeto de interés detectados correctamente y la proporción de píxeles que no pertenecen al objeto de interés y no forman parte de el resultado de la segmentación. n Resultados que deben coincidir con los píxeles clasificados manualmente por un especialista encapsulados en una plantilla.

Curvas ROC

Curvas ROC

Algoritmos de Segmentación n Basados en el histograma. (Agrupa píxeles que tienen las mismas

Algoritmos de Segmentación n Basados en el histograma. (Agrupa píxeles que tienen las mismas propiedades). n Basado en la detección de bordes (Objetos destacan de su entorno y tienen bordes definidos). n Segmentación basada en regiones. (Combina información de ubicación espacial y Similaridad de los píxeles).

EXPERIMENTO n Objetivos n n Crear aplicación de software que permita caracterizar algoritmos de

EXPERIMENTO n Objetivos n n Crear aplicación de software que permita caracterizar algoritmos de segmentación. Crear una base de datos con imágenes microscópicas. Generar curvas ROC para varios algoritmos de segmentación Metodología n n n Imágenes microscópicas fueron provistas por APROFE y digitalizadas con cámara Axio. CAM Mrc 5 + Microscopio Axioskop 2 plus. Espacios de Color fueron probados RGB HSL LUV LAB XYZ YIQ YUV YCb. Cr y YCC. Curvas ROC fueron generadas variando parámetro de entrada de los algoritmos evaluados

RESULTADOS n n Herramienta de Software fue implementada Algoritmos Watershed y Meanshift fueron evaluados.

RESULTADOS n n Herramienta de Software fue implementada Algoritmos Watershed y Meanshift fueron evaluados. Base de imágenes microscópicas fueron creados Resultados iniciales planos derivados del espacio XYZ son recomendados para segmentación de imágenes microscópicas. Publicaciones D. Ochoa. C Crespo. Evaluación cuantitativa de espacios de color para la segmentación de imágenes celulares microscópicas, II Congreso Nacional de Investigación, Tecnologías e Innovación & jornadas de Espolciencia. Categoría: Póster. Ecuador. Noviembre 2006 Crespo Christopher, “Herramienta para caracterización de rendimiento de algoritmos de segmentación” Tesis de grado previo a la obtención del título de Ingeniero en Computación , Universidad ESPOL Facultad: FIEC, Ecuador 2007. Director de Tesis: Daniel Ochoa.

Software desarrollado Generador de Plantilla Segmentación semi-automática Plantilla Imágenes segmentadas Evaluación Resultados

Software desarrollado Generador de Plantilla Segmentación semi-automática Plantilla Imágenes segmentadas Evaluación Resultados

Software Desarrollado Watershed Meanshift

Software Desarrollado Watershed Meanshift

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generador Plantilla

Generación semi-automática (Watershed)

Generación semi-automática (Watershed)

Generación semi-automática (Mean. Shift)

Generación semi-automática (Mean. Shift)

Evaluación Resultados Iniciales obtenidos usando la herramienta

Evaluación Resultados Iniciales obtenidos usando la herramienta

Preguntas? n Gracias a todos por estar aquí. =)

Preguntas? n Gracias a todos por estar aquí. =)