LedZeck / telemedicina2016-1

Fundamentos em Informática Médica e Telemedicina

Projeto AB2

Análise de imagens médicas e definição de atributos de identificação com o software ImageJ/Fiji com Trainable Weka Segmentation.

Grupo:

• Eric Araújo;
• Luís Gustavo Rocha;
• Maxwell Acioli.

Professor:

• Marcelo Costa Oliveira

Objetivo:

• Extração de Atributos de Nódulos Pulmonares
  • Imagem de Tomografia Computadorizada
    • Nódulo de Câncer de Pulmão
    • Nódulo foi Segmentado Manualmente
    • Disponível em:
      • Dropbox Content

Ferramentas Utilizadas:

• Software: Fiji com o plugin Trainable Weka Segmentation.

Procedimento

1. Ao abrirmos a ferramenta Fiji, abrimos o plugin Trainable Weka Segmentation;

2. Carregamos a imagem (nodulo35) no plugin;

3. Em seguida foram selecionadas as regiões na imagem para cada classe, então foi gerada a classificação com as regioes demarcadas;

4. Foi salvo o resultado em ("Save data") um formato .arff;

5. Abrimos o Weka Explorer e abrimos o resultado salvo, desta forma foi possível observar que obtivemos 80 atributos, dentro os quais escolhemos dez para apresentar os gráficos dos mesmos;

6. Os atributos escolhidos foram os das imagens abaixo:

6.1 Hessian_Trace_16.0(Num)

6.2 Hessian_Determinant_16.0(Num)

6.3 Sobel_Filter_8.0(Num)

6.4 Brightness(Num)

6.5 Hessian_Determinant_0.0(Num)

6.6 Hessian_Normalized_Eigenvalue_Difference_2.0(Num)

6.7 Difference_of_gaussians_8.0_2.0(Num)

6.8 Membrane_Projections_5_19_1(Num)

6.9 Hessian_2.0(Num)

6.10 Hessian_Orientation_0.0(Num)