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Projeto final da disciplina de PDI

Replicação e modificação de um artigo cientifíco na área de PDI.

Referência do artigo

ARAÚJO, Augusto R. V. F. de; MENEZES, Luiza C. de; CONCI, Aura. Segmentação das áreas pulmonares em radiografias torácicas digitais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 21. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 358-368. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16079.

📋 Pré-requisitos

O projeto foi implementado em Python v3 e faz uso das bibliotecas Scikit Image e OpenCV.

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

python3 -m pip install -U pip

python -m pip install -U scikit-image

Resultados

Nome da imagem TP FN FP TN
JPCNN001 0,335 0,042 0,027 0,596
JPCNN003 0,040 0,192 0,035 0,732
JPCNN005 0,333 0,050 0,034 0,583
JPCNN006 0,296 0,025 0,033 0,645
JPCLN006 0,258 0,030 0,030 0,681
JPCNN008 0,284 0,062 0,018 0,636
JPCLN008 0,349 0,045 0,016 0,591
JPCNN009 0,292 0,026 0,034 0,648
JPCLN009 0,104 0,194 0,011 0,691
JPCNN010 0,318 0,041 0,023 0,618
Média 0,261 0,071 0,026 0,642

Estatísticas

Medida Fórmula Valor
Acurácia (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN) 0,903
Sensibilidade TP/(TP+FN) 0,786
Especificidade TN/(TN+FP) 0,961
F1 Score 2TP/(2TP + FP + FN) 0,843
Índice de Jaccard TP/(TP+FP+FN) 0,729

Resultados usando limiarização com algoritmo de Otsu

Nome da imagem TP FN FP TN
JPCNN001 0,346 0,031 0,039 0,584
JPCNN003 0,157 0,075 0,010 0,758
JPCNN005 0,336 0,048 0,036 0,581
JPCNN006 0,287 0,034 0,027 0,652
JPCLN006 0,167 0,121 0,005 0,706
JPCNN008 0,289 0,057 0,020 0,635
JPCLN008 0,002 0,391 0 0,607
JPCNN009 0,055 0,264 0 0,681
JPCLN009 0,196 0,102 0,031 0,671
JPCNN010 0,314 0,045 0,021 0,620
Média 0,215 0,117 0,018 0,650

Estatísticas

Medida Fórmula Valor
Acurácia (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN) 0,721
Sensibilidade TP/(TP+FN) 0,648
Especificidade TN/(TN+FP) 0,973
F1 Score 2TP/(2TP + FP + FN) 0,761
Índice de Jaccard TP/(TP+FP+FN) 0,614

Legenda: TP = positivos verdadeiros FN = falsos negativos FP = falsos positivos TN = negativos verdadeiros

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