Um estudo comparativo sobre a influência dos k-centróides no processo de segmentação de imagens em DTI-RM

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Campos, Alan Santos	-
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/2600343834625437	por
dc.contributor.advisor1	Gregório, Ronaldo Malheiros	-
dc.contributor.advisor-co1	Cruz, Marcelo Dib	-
dc.contributor.referee1	Gregório, Ronaldo Malheiros	-
dc.contributor.referee2	Vera-Tudela, Carlos Andres Reyna	-
dc.contributor.referee3	Quiroz, Erik Alex Papa	-
dc.date.accessioned	2022-07-01T19:23:58Z	-
dc.date.issued	2022-03-29	-
dc.identifier.citation	CAMPOS, Alan Santos. Um estudo comparativo sobre a influência dos k-centróides no processo de segmentação de imagens em DTI-RM. 2022. 54 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2022.	por
dc.identifier.uri	https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1306	-
dc.description.resumo	A difusão tensorial de imagens por ressonância magnética (DTI-RM) é uma técnica não invasiva e eficaz na detecção de tumores ou anomalias em seres vivos. Em DTI-RM, podemos utilizar algoritmos de aprendizado de máquina, como por exemplo o K -Means, em processos como a segmentação de imagens. O algoritmo K -Means, originalmente utiliza centróides defi-nidos sob uma perspectiva euclidiana. Seu objetivo é a identificação de elementos semelhantes para agrupá-los em classes pertencentes a uma mesma região da imagem. Por outro lado, a existência e unicidade de segmentos geodésicos minimizantes, assim como expressões fecha-das para o cálculo de distâncias entre dois pontos arbitrários em alguns espaços riemannianos, como é o caso da variedade das matrizes simétricas definidas positivas, viabilizam a boa defini-ção de centróides sob uma perspectiva não-euclidiana. Assim sendo, as imagens em DTI-RM, cujos pixels, no caso bidimensional, ou voxels, no caso tridimensional, são respectivamente re-presentados por matrizes simétricas definidas positivas de ordem 2 e 3, e podem ser tratadas também sob uma perspectiva não-euclidiana, que utiliza a geometria natural desta variedade. Neste trabalho, desenvolvemos um estudo comparativo sobre a influência de alguns centróides, definidos tanto sob uma perspectiva euclidiana quanto riemanniana, no processo de segmenta-ção de imagens por meio do algoritmo K -Means.	por
dc.description.abstract	Diffusion tensor magnetic resonance imaging (DT-MRI) is a non-invasive and effective technique for detecting tumors or anomalies in living tissues. In DT-RMI, machine learning algorithms such as K -Means can be used in processes like image segmentation. The K -Means algorithm originally uses centers of mass defined under a Euclidean setting. The objective is to identify similar elements to group them in classes belonging to the same region of the image. On the other hand, the existence and uniqueness of minimizing geodesic segments, as well as closed expressions for computing distances between two arbitrary points in some Riemannian spaces, as it happens in the manifold of symmetric positive definite matrices, enable the well-posedness of centers of mass under a non-Euclidean setting. Therefore, images in DT-RMI, whose pixels, in the two-dimensional case, or voxels, in the three-dimensional one, are respectively represented by symmetric positive definite matrices of order 2 and 3, can be treated as well from a non-Euclidean setting, which uses the natural geometry of this manifold. In this work, we developed a comparative study on the influence of some centers of mass, defined both from a Euclidean and Riemannian setting, in the image segmentation process using the K -Means algorithm..	eng
dc.description.provenance	Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2022-07-01T19:23:58Z No. of bitstreams: 1 2022 - Alan Santos Campos.pdf	eng
dc.description.provenance	Made available in DSpace on 2022-07-01T19:23:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2022 - Alan Santos Campos.pdf	eng
dc.description.sponsorship	CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior	por
dc.format	application/pdf	*
dc.thumbnail.url	https://tede.ufrrj.br/retrieve/69832/2022%20-%20Alan%20Santos%20Campos.pdf.jpg	*
dc.language	por	por
dc.publisher	Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro	por
dc.publisher.department	Instituto de Ciências Exatas	por
dc.publisher.country	Brasil	por
dc.publisher.initials	UFRRJ	por
dc.publisher.program	Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional	por
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dc.rights	Acesso Aberto	por
dc.subject	K-Means Algorithm	eng
dc.subject	Riemannian Metrics	eng
dc.subject	Image Segmentation	eng
dc.subject	Algoritmo k-means	por
dc.subject	Métrica Riemanniana	por
dc.subject	Segmentação de Imagens	por
dc.subject.cnpq	Ciência da Computação	por
dc.title	Um estudo comparativo sobre a influência dos k-centróides no processo de segmentação de imagens em DTI-RM	por
dc.title.alternative	A comparative study on the influence of k-centroids on the image segmentation process in DT-MRI	eng
dc.type	Dissertação	por
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