1ª Reunião – 18 de janeiro de 2008Relator: Fernando SalesContestador: Danilo LageMediador: Sérgio Furuie

Grupo de Estudos UP&D

Roteiro Introdução: Grupo de Estudos UP&D Apresentação do Artigo Selecionado Discussão

Qual o intuito de criar o Grupo de Estudos UP&D, visto que já temos um ciclo de seminários atualmente?

Objetivos “Reciclagem” + Novos Conhecimentos; Desenvolvimento Pessoal:

Apresentações; Argumentação; Senso Crítico;

Estrutura Relator Contestador Mediador Membros

Grupo de Estudos UP&D

Seleção – Apresentação (~ 20min)

Questionamentos

“Ordem” do Processo

Perguntas / Comentários

Público – Alvo Alunos em Geral – Pós-Graduandos (Especialmente); Membros da UP&D; Convidados Externos;

Agenda Sextas-feiras pares de cada mês (2a e 4a); Local: Sala de Reuniões Cândido Pinto de Melo; Horário: 15 às 17hs; Distribuição dos “papéis” reunião a reunião; Prazo mínimo de envio do artigo: 10 dias;

Grupo de Estudos UP&D

Dúvidas / Sugestões / Críticas fernando.sales@incor.usp.br danilolage@gmail.com

Grupo de Estudos UP&D

Artigo Base

Segmentação de imagens Delineamento e reconhecimento de objetos/regiões em

imagens; Desafio em muitas áreas:

Ex:Imagens médicas, sistemas de monitoramento inteligente...

Principais “obstáculos” Plataforma unificada de avaliação de métodos; Bancos de dados padronizados para avaliação; Dificuldade de obtenção de um gold-standard “standard”;

Reconhecimento automático de placas automotivas

Veículo em estudo

Placa Desejada

Introdução

Exemplo extraído do TCC do aluno do IME-USP Elcio K. Nakashima, disponível para download em: http://www.linux.ime.usp.br/~cef/mac499-04/monografias/elcio/poster.pdf . Último acesso: 16 jan 2008.

X

Ligue os pontos e descubra uma figura importante para a História do Brasil:

Definições Como avaliar a eficácia de um método de

segmentação? Precisão

Repetibilidade;

Acurácia Correspondência com a verdade; Delineation & Recognition

Eficiência Viabilidade prática do método;

Definições e Notação Domínio de Aplicação:

Obs 1: A performance de um dado algoritmo em um domínio D1 pode não indicar nada em um dado domínio D2, se estes forem diferentes.

Definições e Notação

Definições e Notação

Surrogate of “truth” Segmentação real – Inviável em alguns cenários; Necessidade de “assumir a verdade”; Avaliação do delineamento: (4 possibilidades)

Traçado manual; Phantoms; Simulações do tipo I

Phantom + deformações geométricas;

Simulações do tipo II Regiões específicas do phantom;

Gold Standard

Surrogate of “truth” Traçado Manual

Surrogate of “truth” Phantoms

Surrogate of “truth” Simulações tipo I

Surrogate of “truth” Simulações tipo II

Surrogate of “truth” Avaliação do Reconhecimento

Palavra-chave: Repetibilidade T1: Variabilidade intra-observador;

Mesmo usuário e mesmo objeto;

T2: Variabilidade inter-observador; Diferentes usuários e mesmo objeto;

T3: Variabilidade inter-scan; Mesmo usuário e mesmo objeto mas em cenas distintas;

Avaliação – Precisão

Avaliação – Precisão

Avaliação – Acurácia

GoldStd Método

VP FP FN VN

Obs: V – Verdadeiro; F – Falso; P – Positivo; N – Negativo.

VP FPFN

VN

Imagem

Obs:

- Positivo: Interior;

- Negativo: Exterior;

Delineamento

Avaliação – Acurácia Definições:

Contorno - Método

Contorno – Gold Std

Atenção!!!

Avaliação – Acurácia

Reconhecimento (“Forma”)

Avaliação – Eficiência Computacional

c1: Treinamento do algoritmo; Ex: Ajuste de parâmetros;

c2: Segmentação de uma cena; Ex: Live-wire, Fuzzy Connectedness;

Humana h1: Treinamento do operador (rotina clínica);

Ex:

h2: Treinamento do operador (complexidade x ajuda); Ex: Duas gerações diferentes;

h3: Segmentação de uma cena pelo operador; Ex:

Avaliação – Eficiência

W

W

K

Comparação de Métodos

Conclusões

Conclusões

Comentários Plataforma interessante – “completa”; Permite a real comparação entre métodos

distintos; Ineficaz sem uma base de dados padrão –

diferentes domínios de aplicação; Não há a cultura de quantificar certos

parâmetros; “Surrogate of truth” não é um processo simples

de se realizar;

Discussão

AcuráciaFalsos - Negativos

Falsos - Positivos

Verdadeiros - Positivos