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:
- Imagem de Tomografia Computadorizada
Ferramentas Utilizadas:
- Software: Fiji com o plugin Trainable Weka Segmentation.
Procedimento
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Ao abrirmos a ferramenta Fiji, abrimos o plugin Trainable Weka Segmentation;
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Carregamos a imagem (nodulo35) no plugin;
- Em seguida foram selecionadas as regiões na imagem para cada classe, então foi gerada a classificação com as regioes demarcadas;
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Foi salvo o resultado em ("Save data") um formato .arff;
-
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;
- 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)