UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS

  Em outras palavras, a matriz de coocorrência envolve a estimativa de uma função de probabilidade de segunda ordem discreta, que representaa probabilidade de ocorrência de um par de pixels com níveis de cinza i e j, dada uma distância d e uma orientação θ entre os pixels nas dimensões x e y, respectivamente. 2.4 Análise de Similaridade de ImagensNos sistemas de CBIR, métricas de distância podem ser utilizadas para quantificar a similaridade entre os vetores de características das imagens de uma base de dados eo vetor de característica da imagem de referência (KUMAR et al., 2013).

Figura 4 – Representação de um espaço voxel de dimensões m × n × l. . . . . . . 20

  Em outras palavras, a matriz de coocorrência envolve a estimativa de uma função de probabilidade de segunda ordem discreta, que representaa probabilidade de ocorrência de um par de pixels com níveis de cinza i e j, dada uma distância d e uma orientação θ entre os pixels nas dimensões x e y, respectivamente. 2.4 Análise de Similaridade de ImagensNos sistemas de CBIR, métricas de distância podem ser utilizadas para quantificar a similaridade entre os vetores de características das imagens de uma base de dados eo vetor de característica da imagem de referência (KUMAR et al., 2013).

Além da identificação e marcação das regiões de interesse (ROI - Region of Interest), os nódulos ≥ 3 mm também foram classificados pelos especialistas segundo as características

  1 2</ a n n o t a t i o n V e r s i o n><s e r v i c i n g R a d i o l o g i s t I D>−750896469</ s e r v i c i n g R a d i o l o g i s t I D><unblindedReadNodule><noduleID>MI014_12118</ noduleID><r o i><i m a g e Z p o s i t i o n>−175.0</ imageZposition><imageSOP_UID>1 . 4 8 3 5 1 4 3 1 9 4 7 2 5 7 9 2 7 0 1</imageSOP_UID><l o c u s><xCoord>213</xCoord><yCoord>157</yCoord></ l o c u s></ nonNodule><nonNodule></ r e a d i n g S e s s i o n><r e a d i n g S e s s i o n><a n n o t a t i o n V e r s i o n>3 .

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