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Pesquisadores desenvolvem ferramenta de recuperação de imagens científicas

Imagem: Os grandes beneficiados serão cientistas que lidam com muita quantidade de imagens (Foto: Divulgação)Dois alunos do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará, Flávio Araújo e Romuere Silva, desenvolveram uma ferramenta digital que auxilia na recuperação de imagens científicas. Trata-se da plataforma pyCBIR, criada em parceria com a cientista Daniela Ushizima, durante o período de doutorado-sanduíche na Universidade de Califórnia, na cidade de Berkeley, Estados Unidos.

O pyCBIR consiste em um conjunto de métodos voltados para a caracterização e recuperação de imagens científicas. Segundo os pesquisadores, o funcionamento ocorre da seguinte forma: supondo-se que um usuário possua uma base com milhares ou milhões de imagens e necessite recuperar os arquivos que mais se assemelhem a determinada imagem-exemplo, a ferramenta irá retornar as imagens mais similares àquela utilizada por ele, que também definirá o número de imagens a ser apresentado pela ferramenta como resultado da consulta.

A novidade deverá estar disponível para uso nos próximos meses. A ideia é lançar duas versões, sendo uma por linha de comando (que tem mais recursos e é adequada àqueles que possuem conhecimentos mais específicos em programação) e outra por interface gráfica (adequada a usuários comuns, possibilitando encontrar, em apenas alguns cliques, imagens semelhantes a uma imagem primária de consulta).

Imagem: A plataforma pyCBIR deverá estar disponível para uso nos próximos meses (Foto: Divulgação)"O público-alvo são cientistas que trabalham com grandes quantidades de imagens. Um dos exemplos que mais abordamos foi o diagnóstico de câncer cervical do colo do útero. A partir de uma base de imagens de células cervicais, um patologista pode, utilizando a ferramenta, obter um pré-diagnóstico sobre determinada célula", diz Romuere.

Ele explica que, nessa ocasião, ao submeter a imagem-exemplo (no caso, imagem de uma célula) ao sistema, é possível avaliar quantas imagens saudáveis ou patológicas o sistema retornou. Caso a maioria das imagens retornada pelo sistema seja patológica, existe maior probabilidade de que a imagem-exemplo também seja patológica.

O período dos estudantes nos Estados Unidos foi oriundo de bolsas de doutorado-sanduíche vinculadas a um projeto do Programa Ciência sem Fronteiras, intitulado Visualização Científica e Visão Computacional para Aplicações não Tradicionais em Análise de Formas. O objetivo de Flávio e Romuere é seguir pesquisando e desenvolvendo a plataforma. Entre os próximos passos, eles pretendem melhorar o sistema de arquivos e o método de buscas, para tornar o pyCBIR ainda mais eficiente.

Fonte: Profª Fátima Sombra, do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática – e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

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