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1ª Reunião – 18 de janeiro de 2008Relator: Fernando SalesContestador: Danilo LageMediador: Sérgio Furuie
Grupo de Estudos UP&D
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Roteiro Introdução: Grupo de Estudos UP&D Apresentação do Artigo Selecionado Discussão
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Qual o intuito de criar o Grupo de Estudos UP&D, visto que já temos um ciclo de seminários atualmente?
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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
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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
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Artigo Base
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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
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Ligue os pontos e descubra uma figura importante para a História do Brasil:
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Definições Como avaliar a eficácia de um método de
segmentação? Precisão
Repetibilidade;
Acurácia Correspondência com a verdade; Delineation & Recognition
Eficiência Viabilidade prática do método;
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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.
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Definições e Notação
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Definições e Notação
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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
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Surrogate of “truth” Traçado Manual
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Surrogate of “truth” Phantoms
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Surrogate of “truth” Simulações tipo I
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Surrogate of “truth” Simulações tipo II
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Surrogate of “truth” Avaliação do Reconhecimento
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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
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Avaliação – Precisão
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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
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Avaliação – Acurácia Definições:
Contorno - Método
Contorno – Gold Std
Atenção!!!
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Avaliação – Acurácia
Reconhecimento (“Forma”)
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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:
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Avaliação – Eficiência
W
W
K
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Comparação de Métodos
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Conclusões
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Conclusões
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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;
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Discussão
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AcuráciaFalsos - Negativos
Falsos - Positivos
Verdadeiros - Positivos