Close
Metadata

Identity statement area
Reference TypeConference Proceedings
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Identifier8JMKD3MGPAW/3S3ALA2
Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.16.23.15
Last Update2018:10.16.23.15.52 ricardo_morello@hotmail.com
Metadatasid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.16.23.15.52
Metadata Last Update2020:02.20.22.06.49 administrator
Citation KeyBeltrameJúTeSaLoRo:2018:AlSeBi
TitleAlgoritmos de Segmentação Bio-Inspirados Aplicados a Imagens Medicas de Ultrassom e fMRI
FormatOn-line
Year2018
DateOct. 29 - Nov. 1, 2018
Access Date2020, Dec. 04
Number of Files1
Size646 KiB
Context area
Author1 Beltrame, Fernanda S.
2 Júnior, Joao Aurelio Francisco
3 Tenório, Lucas B. de Oliveira
4 Santos, Ricardo M.
5 Lopes, Guilherme Alberto W.
6 Rodrigues, Paulo Sérgio Silva
Affiliation1 Centro Universitário FEI
2 Centro Universitário FEI
3 Centro Universitário FEI
4 Centro Universitário FEI
5 Centro Universitário FEI
6 Centro Universitário FEI
EditorRoss, Arun
Gastal, Eduardo S. L.
Jorge, Joaquim A.
Queiroz, Ricardo L. de
Minetto, Rodrigo
Sarkar, Sudeep
Papa, João Paulo
Oliveira, Manuel M.
Arbeláez, Pablo
Mery, Domingo
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Spina, Thiago Vallin
Mendes, Caroline Mazetto
Costa, Henrique Sérgio Gutierrez
Mejail, Marta Estela
Geus, Klaus de
Scheer, Sergio
e-Mail Addressricardo_morello@hotmail.com
Conference NameConference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
Conference LocationFoz do Iguaçu, PR, Brazil
Book TitleProceedings
PublisherSociedade Brasileira de Computação
Publisher CityPorto Alegre
History2018-10-16 23:15:52 :: ricardo_morello@hotmail.com -> administrator ::
2020-02-20 22:06:49 :: administrator -> :: 2018
Content and structure area
Is the master or a copy?is the master
Document Stagecompleted
Document Stagenot transferred
Transferable1
Tertiary TypeUndergraduate Work
KeywordsImage segmentation, bio-inspired algorithms, medical imaging, Human Connectome Project.
AbstractA área médica é uma das que mais demanda e consome o desenvolvimento de novas tecnologias. Entre os métodos mais desafiadores está a segmentação prévia de imagens médicas em pipelines para diversas aplicações. Uma das técnicas mais utilizadas é a otimização de soluções, que recentemente tem sido realizada com algoritmos bio-inspirados. Tais soluções alcançaram grande sucesso, produzindo o aparecimento de diversos algoritmos novos que, inspirados no comportamento natural de muitas especies, conseguem alcançar soluções próximas a soluções força-bruta, mas com um tempo computacional bem baixo e aceitável. Entre os algoritmos mais recentes, estão o Krill Herd (KH), Cuckoo Search (CS) e Elephant Herding Optimization (EHO). O presente trabalho propõe a utilização dos algoritmos recentes de otimização KH, CS e EHO em duas bases de imagens medicas. Os resultados indicam que os três algoritmos apresentam performances similares, com o EHO obtendo a melhor performance dentre os três.
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 16/10/2018 20:15 1.2 KiB 
Conditions of access and use area
Languagept
Target Filepaper-cc5661-grupo.pdf
User Groupricardo_morello@hotmail.com
Visibilityshown
Allied materials area
Mirror Repositorysid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Next Higher Units8JMKD3MGPAW/3RPADUS
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
Notes area
Empty Fieldsaccessionnumber archivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress group holdercode isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume

Close