Prototipo de Sistema para Almacenamiento y

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Prototipo de Sistema para Almacenamiento y
Recuperación por Contenido en Imágenes Médicas
de Histopatología
Juan Carlos Caicedo, Fabio A. González, Eduardo Romero
Universidad Nacional de Colombia
Abstract— Las colecciones de imágenes médicas son archivadas
e indexadas utilizando datos alfanuméricos en bases de datos
relacionales. El contenido y los patrones visuales que se observan
en las imágenes no pueden accederse mediante las clásicas
funcionalidades de esos sistemas. En este trabajo se presenta
un sistema para almacenar y consultar imágenes médicas en
formato digital. Nuestro sistema extrae características visuales de
bajo nivel y las utiliza para procesar consultas por similaridad,
ofreciendo una herramienta flexible para explorar la colección
de imágenes médicas. El sistema ha sido implementado con una
arquitectura multicapa y se validó su desempeño para solucionar
las consultas por similaridad según los criterios de diagnóstico
utilizados por los patólogos. Este primer prototipo con una
precisión del 67%, se constituye como una herramienta de apoyo
al diagnóstico médico y como aplicación para dar entrenamiento
al nuevo personal de la salud.
I. I NTRODUCCIÓN
Las imágenes médicas son utilizadas ampliamente para
evaluar la salud humana, realizar diagnósticos y recomendar
tratamientos. Determinar el contenido exacto de las imágenes
para el cuidado de la salud continúa siendo responsabilidad
del personal médico. Debido a su extenso uso, las imágenes
médicas son archivadas en grandes cantidades con pocas
posibilidades de explotar la información contenida en ellas. El
desarrollo de las técnicas para el procesamiento de imágenes
y las tecnologías para recuperación de información, permiten
procesar las colecciones médicas para almacenarlas automáticamente y permitir acceso a su contenido.
Los sistemas de Recuperación de Imágenes por Contenido
(CBIR) son herramientas computacionales para acceder a
la información en las colecciones de imágenes [18]. Estos
sistemas permiten realizar búsquedas por similaridad con dos
propósitos: aprovechar la información contenida en las imágenes y ofrecer al usuario una forma flexible de localizarlas.
En una base de datos de imágenes tradicional, una consulta
empieza con palabras clave que pueden ser útiles para encontrar las imágenes necesarias. Sin embargo, las palabras clave
no son suficientes para describir toda la gama de objetos y
variaciones visuales que se observan en una imagen. El usuario
tampoco está dispuesto a expresar su consulta en términos muy
detallados porque su necesidad de información no es precisa
[17] y por lo general las imágenes registradas en la base de
datos tampoco tienen suficientes anotaciones disponibles.
Los sistemas CBIR calculan los resultados más relevantes a
una consulta utilizando información extraída de las imágenes
y aplicando operaciones de similaridad sobre esas características [16]. En este caso el sistema requiere del usuario una
descripción de su consulta en términos de elementos visuales y
existen para este propósito varios paradigmas de consulta [12].
El usuario puede dibujar trazos que definan la forma de algún
objeto, seleccionar distribuciones de color o presentar una
imagen de ejemplo. En todos los casos es necesario calcular
la similaridad entre la consulta del usuario y las imágenes en
la base de datos para presentar los posibles resultados.
Existen sistemas comerciales para satisfacer las necesidades
de administración de imágenes para especialidades artísticas
[4]. Otros sistemas experimentales desarrollados en centros de
investigación multimedia permiten comparar texturas, colores
y formas en las imágenes de la base de datos [1], [5]. Los
centros de investigación médicos alrededor del mundo también
se especializan en procesar el contenido de las imágenes para
ofrecer al personal de la salud herramientas de apoyo para el
diagnóstico y la toma de decisiones [11], [13].
En este trabajo se presenta un sistema CBIR para almacenar
y consultar imágenes de histopatología provenientes de una
colección de casos del laboratorio de Patología de la Universidad Nacional de Colombia. Este sistema está construído con
una arquitectura multicapa, acceso vía web para explorar la
base de datos de imágenes y un módulo para la extracción de
características de las imágenes con el propóstito de cuantificar
las propiedades que pueden ser útiles para el diagnóstico
médico. Además cuenta con un algoritmo de búsqueda que
permite localizar imágenes similares después de realizar una
consulta con una imagen de ejemplo.
II. D EFINICIÓN DEL P ROBLEMA
A. Imágenes Médicas de Histopatología
La colección de imágenes en este trabajo son utilizadas para
diagnosticar un tipo de cáncer en la piel llamado carcinoma
basocelular. Esta es la enfermedad de piel más común en
personas blancas y su incidencia se incrementa a nivel mundial
[3]. Es un tipo de cáncer que tiene diferentes factores de riesgo
y su desarrollo se debe principalmente a la exposición de
rayos ultravioleta. Cuando los patólogos evalúan las muestras
al microscopio, tratan de localizar algunos patrones característicos en la estructura del tejido para determinar la presencia o
ausencia del carcinoma. Este proceso se denomina diagnóstico
diferencial y se lleva a cabo mediante el reconocimiento visual
[7]. Los patrones en estas imágenes se reconocen visualmente
2
TABLE I
T EMAS DE B ÚSQUEDA PARA IMÁGENES DE CARCINOMA BASOCELULAR
CON EL NÚMERO DE IMÁGENES RELEVANTES
Fig. 1.
Imagen de ejemplo de carcinoma basocelular
como los objetos en la fotografía de un paisaje. Por ejemplo
la Figura 1 muestra una imagen de carcinoma basocelular, en
donde puede observarse la presencia de células basaloides, su
disposición en empalizada periférica y la formación de hendiduras con el estroma, que permiten al especialista reconocer
la presencia del tumor.
La colección de histopatología tiene en total 5.995 imágenes
con diferenes tipos de contenido. Un subconjunto de 1.502 de
éstas imágenes fue estudiado y anotado por los patólogos para
describir su contenido. El proceso de anotación para generar
metadatos de las imágenes empezó con la descripción de los
patrones que se observan en cada una de ellas. Las imágenes
contienen entre 3 y 7 patrones diferentes de un total de 30
patrones definidos. La variedad de las imágenes hace que estos
patrones se combinen de diferentes maneras, aunque solo algunas de esas combinaciones son interesantes para los procesos
de toma de decisiones. Un tema de búsqueda es definido como
el conjunto de imágenes que representa la respuesta ideal del
sistema de recuperación para una consulta particular. En esta
colección de imágenes se definieron 18 temas de consulta
diferentes que corresponden a combinaciones de los patrones
de diagnóstico más útiles para la toma de decisiones. Estos
conjuntos pueden compartir imágenes cuyo contenido es útil
para dos o más temas de búsqueda y también hay imágenes
que no pertenecen a ningún tema de búsqueda. En la Tabla I
se listan los temas de búsqueda con la cantidad de imágenes
relevantes a cada uno.
B. Base de Datos de Imágenes
Los sistemas CBIR deben trabajar eficientemente con una
gran cantidad de imágenes y varios usuarios accediendo a sus
servicios a través de la red. La metodología de evaluación para
sistemas CBIR propuesta por Müller et al [15], establece la
necesidad de desarrollar sistemas interactivos que sean capaces
de responder a una consulta en tiempos menores a un segundo.
Esta funcionalidad se logra integrando adecuadamente los
recursos de hardware y software, es decir, los dispositivos
físicos con los programas y algoritmos.
Tema de Búsqueda
Invasión Perineural
Ulceración
Necrosis
Patrón Morfeiforme
Micronódulos
Trabéculas Gruesas
Cambio Quístico
Lesión con Fibrosis
Elastosis
Glándulas Ecrinas
Anexo Pilocebáceo
Vasos Sanguíneos
Infiltrado Linfocitario
Nódulo-empalizada-hendidura, infiltrado
Nódulo-empalizada-hendidura, fibrosis
Nódulo-empalizada-hendidura, elastosis
Nódulo-empalizada-hendidura, anexo piloso
Nódulo-empalizada-hendidura, trabéculas
# Rel.
6
15
32
37
41
60
67
90
125
148
154
122
140
176
50
52
38
14
Hay dos aspectos fundamentales para el desarrollo de este
sistema: el diseño de la arquitectura de software y la estrategia para búsqueda de imágenes. El diseño del sistema
debe contemplar los componentes necesarios para ofrecer un
servicio de exploración y búsqueda de imágenes en la web. Los
puntos clave en el diseño de una plataforma de servicios para
recuperación de imágenes por contenido se definen de acuerdo
a los criterios de desarrollo de software moderno [8]. La
estrategia para búsqueda de imágenes requiere la definición de
un proceso para el análisis de las imágenes y otro para resolver
las consultas por similaridad. Ambos aspectos deben tener
en cuenta el constante crecimiento del número de imágenes,
debido a los altos índices de producción diaria que reportan
los centros de imágenes médicas [9].
III. D ISEÑO DEL S ISTEMA
En esta sección se presenta la arquitectura global del sistema
y algunos detalles de implementación que permiten ofrecer el
servicio de búsqueda de imágenes.
A. Diseño global
El diseño del sistema está orientado hacia una arquitectura
de software multicapa que permita aprovechar los recursos
computacionales de hardware, software e infraestructura de
red para dar acceso a las imágenes. Los siguientes criterios
se definieron como esenciales para el desarrollo de nuestro
sistema:
1) Conectividad y acceso vía web
2) Arquitectura multicapa
3) Escalabilidad
4) Utilización de software libre
5) Eficiencia
6) Seguridad
7) Aprovechamiento de la plataforma de hardware
Los principales módulos de la arquitectura del sistema se
presentan en la Figura 2, donde pueden observarse tres capas
3
Fig. 2.
Arquitectura del Sistema
El sistema opera en un servidor Sun Fire V20Z con dos
procesadores AMD Opteron de 64 bits y 4 GB de memoria
RAM del Centro de Telemedicina de la Universidad Nacional
de Colombia. Este servidor tiene acceso a un sistema de
almacenamiento físico Sun StorEdge de 4 TB de capacidad
que permite almacenar más de 8 millones de imágenes médicas
en formato digital. El sistema operativo instalado en el servidor
es GNU/Linux Gentoo, aunque el sistema puede operar bajo
cualquier sistema operativo, debido a la capacidad multiplataforma del lenguaje Java con el que fue implementado.
IV. B ÚSQUEDA DE I MÁGENES
principales: capa cliente, capa de aplicación y capa de almacenamiento. La capa del cliente ha sido diseñada para interactuar
con el usuario proporcionándole una interfaz que pueda accederse desde los navegadores convencionales. La mayoría de las
interfaces han sido implementadas como páginas HTML cuyo
contenido depende de las acciones y eventos generados por
el usuario. Esta interfaz se complementó con Applets en Java
que permiten cargar varias imágenes simultáneamente desde
el computador del usuario hasta el servidor de aplicaciones.
La segunda es la capa de aplicación y comprende tres
subcapas: capa web, capa EJB1 y capa de recuperación de
Imágenes. En la capa web se encuentran los procedimientos
que capturan y procesan los eventos del usuario para dar una
respuesta adecuada en la interfaz. La capa EJB está diseñada
para mantener información del usuario e interactuar con las
bases de datos relacionales en la capa de almacenamiento. La
capa de Recuperación de Imágenes implementa los módulos
de extracción de características y cálculo de similaridad como
núcleo fundamental para procesar la búsqueda de imágenes.
La última capa es la de almacenamiento compuesta por tres
bases de datos con información necesaria para el sistema. La
base de datos de metadatos contiene información asociada a las
imágenes como fechas, comentarios y otros. La base de datos
de imágenes almacena los archivos de imágenes digitales como
tal, en directorios administrados por la capa de aplicación
que corresponden a categorías definidas por el usuario. La
base de datos de características mantiene almacenadas las
características visuales que han sido extraídas de las imágenes
y que constituyen la materia prima para el algoritmo de
búsqueda de imágenes.
B. Implementación
El sistema ha sido implementado utilizando el estándar
para aplicaciones empresariales J2EE [10]. Las herramientas
utilizadas en este sistema son open-source2 , lo que permitió
configurar y modificar las piezas de software según fuera
necesario. Para el desarrollo de las páginas HTML y los
programas en Java se utilizó el ambiente integrado de desarrollo Eclipse. La capa de aplicación y todos sus componentes
han sido desplegados en el servidor de aplicaciones JBoss.
Las bases de datos relacionales para los metadatos y las
características fueron implementadas en el motor para bases
de datos MySQL.
1 Enterprise
2 Software
Java Beans
de código abierto
La estrategia para resolver consultas por similaridad en las
imágenes está compuesta por dos módulos fundamentales:
extracción de características y cálculo de similaridad. El diseño
e implementación de estos dos módulos incluye técnicas
particulares que se presentan en esta sección.
A. Extracción de Características
Las imágenes de histología son un tipo especial de imágenes
médicas. A diferencia de muchas modalidades de imágenes
médicas como las radiografías, las tomografías computarizadas, las resonancias magnéticas y otras, las imágenes de
carcinoma basocelular tienen información en el espacio de
color. Por otra parte, estas imágenes contienen una variedad
de patrones morfológicos que se expresan visualmente como
regiones homogéneas con estructuras celulares bien definidas
que determinan criterios diagnósticos. Teniendo en cuenta
estas propiedades en las imágenes de carcinoma basocelular
se seleccionaron las siguientes características visuales de bajo
nivel, las cuales describen los niveles de colores, texturas y
bordes en las imágenes digitales. Estas características definen
los espacios en donde posteriormente se evaluará una función
de similaridad apropiada para obtener los resultados de una
consulta. Las características utilizadas en este trabajo son
llamadas características de bajo nivel porque no están estructuradas sino componen una serie de operaciones primitivas
para el análisis de imágenes a nivel perceptual. En esencia los
histogramas corresponden a la distribución de probabilidad de
la información evaluada en la imagen de forma invariante.
1) Análisis de Color: Si se considera una imagen como una
variable aleatoria, los histogramas de color son la distribución
de probabilidad de los colores en la imagen. Los histogramas
se representan utilizando particiones del espacio de colores
como se describe en [19]. Para las imágenes de histología
se calculó el histograma de colores utilizando una partición
del espacio RGB de 8 × 8 × 8 obteniendo un vector de 512
posiciones.
2) Análisis de Textura: Para evaluar la textura en las
imágenes se utilizó la partición binaria local [2]. Para cada
pixel P en la imagen se evalúa su 8-vecindad y se determina
si el valor de intensidad de cada uno de los vecinos es mayor
o menor que el valor de intesidad del píxel P . En caso de ser
mayor se asigna 1 a esa posición de vecindad y de lo contrario
se asigna un 0. Con esos valores asignados se codifica una
cadena binaria por píxel, conteniendo en total 8 bits que
indican la distribución de las intensidades a su alrededor. Esta
4
partición constituye un espacio con 28 = 256 posibles valores,
de manera que se puede calcular una distribución de textura
mediante un histograma.
3) Análisis de Bordes: Para la detección de bordes en
imágenes el operador de Sobel es uno de los más famosos
[14]. Su principio fundamental es calcular la diferencia de
intensidad en la vecindad de cada píxel en las direcciones
vertical y horizontal, lo cual se interpreta como la derivada de
la función en el punto. En esta implementación se utilizaron
los operadores de 3 × 3 para analizar la 8-vecindad de cada
píxel, obteniendo como resultado el valor de la magnitud de
cambio en esa vecindad. Al construir el histograma con base
en estos datos se obtiene la función de distribución de los
cambios en la imagen.
B. Evaluación de Similaridad
Las características implementadas para este sistema son representadas por histogramas con la distribución de probabilidad
para colores, texturas y bordes. Para evaluar la similaridad
de estas características entre dos imágenes se debe utilizar
una métrica capaz de hallar las diferencias más significativas
entre dos histogramas. Existen varias métricas para comparar
histogramas [6] y experimentalmente se determinó que la
Desviación Relativa entre Rangos3 tiene el mejor desempeño
para el histograma de colores y texturas sobre esta colección
de imágenes. Esta métrica está basada en el coeficiente de
variación c = σµ utilizado en estadística, y se define de la
siguiente manera:
Drbd (H, H 0 ) =
M
X
m=1
p
(Hm
1
2 (Hm
0 )2
− Hm
0 )
+ Hm
(1)
De la misma forma, la Divergencia de Jhensen-Shannon
realizó el mejor trabajo sobre la información de los bordes
en el histograma de Sobel. Esta es una métrica basada en la
teoría de la información que se define de la siguiente manera:
M
X
0
2Hm
2Hm
0
+
H
log
m
0
0 +H
Hm + Hm
Hm
m
m=1
(2)
Teniendo en cuenta que cada característica requiere una
métrica especial para comparar los contenidos, se define una
métrica de similaridad básica como el par característicamétrica. En nuestro sistema las métricas de similaridad básicas
implementadas son:
1) Histograma RGB - Drbd
2) Partición Binaria Local - Drbd
3) Histograma Sobel - DJS
A partir de estas métricas de similaridad básicas, se puede construir otra métrica de similaridad que combine la información
de las tres características utilizando una combinación lineal.
Si I es el conjunto de imágenes y Dk es un par característicamétrica, se define la métrica de similaridad MS de la siguiente
manera:
DJS (H, H 0 ) =
3 Relative
Bin Deviation
Hm log
Algorithm 1 Algoritmo para la búsqueda de imágenes
Entrada: x una imagen de ejemplo
Inicio
Definir: resultados un vector
Para cada imagen y en la base de datos
resultados[k] = MS (x, y)
Ordenar(resultados)
P resentar(resultados)
Fin
MS (x, y) =
n
X
wk × Dk (x, y)
(3)
k=1
donde x, y son imágenes en I y wk son factores entre 0 y 1
que le dan más o menos importancia a la característica k. El
algoritmo de búsqueda para las imágenes empieza recibiendo
una imagen de ejemplo x. Si es necesario se aplican los k
procedimientos para extraer las características de la imagen y
poder compararlos con los registros en la base de datos. Se
calcula la similaridad de la imagen x con todas las imágenes
en la base de datos y estos resultados se ordenan de menor
a mayor para determinar la aparición de los resultados. Este
proceso está definido en el algoritmo 1.
V. E VALUACIÓN DEL D ESEMPEÑO
Müller et al [15] propone un marco de referencia para
la evaluación de sistemas de recuperación de imágenes por
contenido que permita comparar los resultados de los diferentes centros de investigación de forma estandarizada. Varias
de estas medidas de desempeño han sido adaptadas de la
disciplina de recuperación de información textual que tiene
más de 40 años de experiencia en el desarrollo y evaluación
de sus sistemas.
A. Medidas de desempeño
Las siguientes son las medidas de desempeño utilizadas para
validar el comportamiento de los sistemas de recuperación de
imágenes, teniendo como foco principal que los resultados
presentados al usuario sean relevantes a su tema de búsqueda.
g el rank, se define como la
• Rank1, Rank y Rank:
posición de una imagen relevante entre los resultados
presentados al usuario. De esta manera el Rank1 es la
posición en la que aparece la primera imagen relevante
a la consulta, Rank es el rank promedio de todas las
g es el rank
imágenes relevantes a la consulta y Rank
normalizado.
• P recision: para un tema de consulta dado, se define la
precisión como la razón entre el número de imágenes
relevantes recuperadas y el total de imágenes recuperadas
en una consulta
• Recall: es la proporción de imágenes relevantes que
fueron recuperadas con respecto al total de imágenes
relevantes que se deberían recuperar.
• NR : es el número de imágenes relevantes a una consulta
• P (20), P (50), P (NR ): precisión del sistema cuando ha
recuperado 20, 50 y NR imágenes respectivamente
5
•
•
TABLE II
R(0.5), R(100): recall cuando la precisión alcanza un
valor de 0.5 y recall cuando se han recuperado un total
de 100 imágenes.
Gráfica precision vs recall (PR): esta gráfica muestra el
comportamiento de las consultas en diferentes momentos
de la ejecución, trazando los valores de precisión para
cada valor de recall . El comportamiento ideal de estas
gráficas es que los valores de precisión permanezcan tan
altos como sea posible mientras se recupera la totalidad
de imágenes relevantes. Son de particular interés los
primeros valores de la gráfica que revelan la precisión
de los resultados obtenidos por el usuario en la primera
página.
B. Configuración experimental
Para la ejecución de los experimentos se utilizó como
colección de evaluación el conjunto de 1.502 imágenes con
anotaciones que permiten identificar si los resultados son
relevantes o no. Cada experimento está compuesto por 30
consultas generadas aleatoriamente, seleccionando una imagen
de ejemplo al azar entre la colección. Cuando se obtienen los
resultados de una consulta, se considera que una imagen es
relevante si pertenece al mismo tema de búsqueda de la imagen
de ejemplo, de lo contrario se considera irrelevante. Los resultados de las 30 consultas efecutadas se promedian para calcular
los resultados medios de un experimento. Cada experimento
analiza el comportamiento de un par característica-métrica.
Con esta configuración experimental se evaluó el desempeño de las características color, textura y bordes de forma
individual y se comparó con los resultados obtenidos al aplicar
la métrica de similaridad con las características combinadas.
VI. R ESULTADOS E XPERIMENTALES
La configuración experimental se enfoca en evaluar el grado
de correspondencia entre los resultados de una consulta y
la respuesta ideal del sistema. Particularmente se evaluó el
desempeño de las métricas de similaridad básicas, con respecto
a la combinación de las características en una sola medida de
similaridad. Un análisis empírico mostró que para cada tema
de búsqueda hay una característica que se desempeña mejor
que las demás. Esos resultados son consistentes con los patrones propios para los tema de búsqueda, como por ejemplo,
la hendidura con el estroma que se observa claramente como
un borde que separa una región de color con una blanca, y
puede cuantificarse mejor con el histograma de Sobel.
Como los patrones tienen diversas características, se evaluará el comportamiento del sistema cuando se combinan varias
características para determinar la ganancia de información en
el proceso de recuperación. En los experimentos se comparan
las medidas de desempeño de las siguientes configuraciones:
• Color: histograma RGB con desviación relativa entre
rangos (Ecuación 1)
• Textura: partición binaria local con desviación relativa
entre rangos (Ecuación 1)
• Bordes: histograma de Sobel con la divergencia de
Jhensen-Shannon (Ecuación 2)
M EDIDAS DE DESEMPEÑO PARA LAS MÉTRICAS EVALUADAS
Medida
Rank1
Rank
g
Rank
P (20)
P (50)
P (100)
P (NR )
R(20)
R(50)
R(100)
R(P (0.5))
P Inicial
Color
18.25
585.17
0.36
0.28
0.16
0.11
0.16
0.11
0.14
0.17
0.01
53%
Bordes
11.03
532
0.33
0.24
0.16
0.13
0.16
0.09
0.14
0.20
0.01
61%
Textura
15.03
471
0.29
0.25
0.18
0.14
0.17
0.08
0.15
0.22
0.03
53%
Comb. Lineal
8.22
457
0.28
0.30
0.21
0.16
0.21
0.11
0.17
0.26
0.03
67%
Combinación Lineal: se combinaron las características
con la métrica definida en la Ecuación 3.
Las características individuales pueden evaluar solo un componente visual a la vez, mientras que la combinación lineal lo
hace en todos simultáneamente. Los factores de importancia
wk en la combinación lineal, para cada característica k, se
modificaron exhaustivamente hasta encontrar la mejor configuración. La mejor configuración encontrada asigna un 50% de
importancia a la textura, 30% a los bordes y 20% al color. Los
resultados se presentan en la Tabla II. Los valores para las tres
medidas de Rank se consideran mejores cuando toman valores
que tienden a cero. Los valores para las medidas precision
y recall se consideran mejores cuando toman valores que
tienden a uno.
En general puede observarse que la combinación lineal
tiene mejores resultados que cualquiera de las características
individualmente. Entre todas las medidas calculadas son de
particular interés aquellas que revelen el desempeño del sistema con los primeros resultados de la consulta, porque son
éstos los que el usuario espera que sean los más relevantes.
Es el caso de Rank1 y precisión inicial en donde los bordes
tienen mejor desempeño individual y la combinación lineal
logra superar esos resultados. Aunque los bordes tienen un
mejor desempelo inicial, la textura tiende a ser más estable
con los siguientes resultados.
Para observar el comportamiento de las características en
diferentes etapas del proceso de recuperación, se traza la
gráfica P R, que muestra cómo cambia la precisión del sistema
a medida que se incremental el recall. Cuando el recall es del
100% significa que el sistema ya localizó todas las imágenes
relevantes al tema de consulta. Pero durante este proceso la
precisión va disminuyendo, porque en el intento de recuperar
las imágenes relevantes, el sistema retorna imágenes que no
son relevantes. En la Figura 3 se presentan las curvas P R
comparando el comportamiento de las características evaluadas. Nótese que la combinación lineal mantiene la precisión
más alta en una mayor parte del proceso de recall.
En la gráfica también puede observarse la precisión inicial
de cada métrica evaluada, la cual corresponde con el valor en
la Tabla II. Entre más alto sea el valor de precisión inicial hay
más oportunidad de obtener un mejor desempeño general. El
significado de obtener un valor de precisión inicial del 67%,
como es el caso de la combinación lineal de características, es
•
6
Fig. 3. Grárica Recall-Precision comparando el desempeño de las medidas
de similaridad
que en promedio, la primera imagen recuperada es relevante
en el 67% de los casos.
Las características utilizadas están cuantificando información perceptual en la imagen y su combinación es también información perceptual. Por otro lado, son características de bajo
nivel que no tienen estructura, es decir, son unidades básicas
de apariencia visual. Estos resultados corresponden con el bien
conocido vacío semántico [11] que se define como la falta de
correspondencia entre la información que puede extraerse de
una imagen digital y la interpretación que los humanos hacen
de la misma imagen. Los temas de búsqueda fueron definidos
con criterios propios de patología, que tienen un significado
particular para esta disciplina. Las características extraídas
emparejan parcialmente con los criterios médicos y se hace
necesario estructurar la información visual de otra manera,
para que corresponda mejor con los patrones de diagnóstico.
VII. C ONCLUSIONES
Este trabajo presenta un sistema de recuperación de imágenes médicas por contenido, implementando una herramienta
tecnológica para dar acceso a las imágenes a través de la
web con módulos especializados para búsqueda de imágenes.
Una base de datos de imágenes tradicional permite localizar
las imágenes utilizando los datos alfanuméricos asociados. El
sistema propuesto es nuestro primer prototipo para permitir al
usuario buscar imágenes utilizando la información que ellas
contienen.
La arquitectura del sistema permitirá escalar los servicios
para atender varios usuarios y almacenar grandes cantidades
de imágenes. Esta arquitectura está basada en el modelo de
aplicación multicapa y su diseño fue orientado con las mejores
prácticas de ingeniería de software. En el núcleo funcional
se incluyen los módulos especializados para búsqueda por
contenido, que son independientes del resto de la aplicación.
Esta configuración permite implementar nuevas técnicas para
procesamiento de imágenes, recuperación de información y algoritmos de búsqueda más eficientes y precisos, sin necesidad
de alterar el resto del sistema.
La habilidad de un sistema de recuperación de imágenes
para ofrecer al usuario los resultados más relevantes también fue evaluada en este trabajo. Se midió el desempeño
del sistema utilizando diferentes indicadores de rendimiento,
para identificar la mejor configuración. El mejor desempeño
obtenido con las características visuales de bajo nivel es
cercano al 70% cuando se realiza una combinación lineal
entre ellas. Las características utilizadas son la distribución
de colores, texturas y bordes en la imagen, como unidades
básicas de apariencia visual.
Este prototipo de sistema no está diseñado para realizar
diagnóstico automático. Su principal objetivo es proporcionar
una herramienta de apoyo al diagnóstico médico y de entrenamiento al nuevo personal de la salud. Su facilidad de
uso y las funciones de búsqueda permiten al usuario explorar
las colecciones de imágenes médicas utilizando los datos
asociados a ellas o realizando consultas por similaridad como
una herramienta flexible para resolver inquietudes.
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