O que é Padrão Ouro e como fazer com CloudCompare

Olá!

Em minha pesquisa do mestrado utilizo imagens médicas 3D obtidas com Microsoft Kinect para auxiliar no diagnóstico de neuropatias. Essas imagens são do corpo do paciente, capturadas após um exame que colore partes específicas do corpo.

Sem o auxilio do processamento de imagens o médico deve medir manualmente o tamanho dessas áreas coloridas e catalogá-las, um processo que demora muito tempo e pode ser desconfortável para o paciente.

Neste sentido por que não aplicar uma algoritmo de segmentação de imagens para destacar essas áreas de interesse médico? Que tal Region Growing (Crescimento de Regiões)?

A PCL é importante em meu trabalho porque utilizo a implementação do Region Growing já disponível para RGB, porém isso me leva a um problema: como saber se a segmentação feita é boa o suficiente?

 Configurei meu ambiente de desenvolvimento para trabalhar com a Point Cloud Library no Visual Studio 2017, após fazer a instalação dos pacotes da PCL e OpenCV usando o Vcpkg. Desse modo consegui realizar a segmentação com o Region Growing e agora é a hora de saber se os resultados são bons!

Mas quem sou eu para definir que os meus resultados são bons? Agora entra em cena o pessoal da saúde! Com a ajuda do pessoal do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto chegamos a uma segmentação que seria a ideal a ser realizada pelo Region Growing, chamamos essa segmentação ideal de Padrão Ouro (Ground Truth)

Como fazer o Padrão Ouro?

Na apresentação abaixo eu criei um tutorial para utilizar o CloudCompare para segmentar a nuvem de pontos do paciente manualmente. Após recortarmos as áreas que nos são interessantes podemos fundi-las e mudar sua coloração, veja abaixo:

Qual é o Próximo Passo?

Vamos calcular a Precisão de Revocação (Precision and Recall). O desafio é que estamos trabalho com nuvem de pontos, e para facilitar nosso trabalho vamos utilizar a PCL e a OpenCV como ferramentas de apoio.

Conclusão

A criação do padrão ouro deve ser feita por alguém que tenha pleno domínio sobre o assunto alvo de comparação.

Abraços,

Tiago.