DESENVOLVIMENTO DE UM MÉTODO PARA REFINAMENTO DE RESPOSTAS BASEADO EM RELEVANCE FEEDBACK PARA REFINAR CONSULTAS POR SIMILARIDADE

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1 CONVÊNIOS CNPq/UFU & FAPEMIG/UFU Universidade Federal de Uberlândia Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação DIRETORIA DE PESQUISA COMISSÃO INSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA 2008 UFU 30 anos DESENVOLVIMENTO DE UM MÉTODO PARA REFINAMENTO DE RESPOSTAS BASEADO EM RELEVANCE FEEDBACK PARA REFINAR CONSULTAS POR SIMILARIDADE Gabriel Jara Bigio 1 Universidade Federal de Uberlândia Faculdade de Computação Laboratório de Computação Científica Av. João Naves de Ávila, 2121, Bloco B, sala 1B61, Uberlândia, MG, Brasil Denise Guliato 2 Resumo: Este artigo descreve a importância das técnicas para refinamento de consultas em sistema de recuperação de imagem por conteúdo. Uma forma para se obter esse refinamento de consultas é a utilização da técnica baseada em relevance feedback. Neste trabalho, a técnica de relevance feedback é incorporada ao SISPRIM (Sistema de pesquisa para recuperação de imagens mamográficas baseada em conteúdo), um sistema para recuperação de imagens por conteúdo disponível na web. Palavras-chave: recuperação de imagens por conteúdo, relevance feedback, SISPRIM. 1. INTRODUÇÃO Sistemas de recuperação de imagens baseado em conteúdo têm sido desenvolvidos para auxiliar no diagnóstico de lesões de mama através da recuperação de imagens similares à imagem que está sendo analisada pelo radiologista. Esses sistemas audam bastante os radiologistas, que muitas vezes erram na interpretação da imagem por causa do baixo contraste da mesma e até mesmo por cansaço do radiologista. As técnicas de recuperação de imagens baseadas em conteúdo dependem da extração automática de características das imagens, e um conunto dessas características forma um vetor de características que será usado em operações de comparação em vez de usar as próprias imagens. Porém, a maioria dessas técnicas ainda não consegue representar adequadamente as imagens. E isso acontece por causa da descontinuidade semântica entre as características de baixo nível e à subetividade da interpretação humana. Uma solução para o problema da descontinuidade semântica é a utilização de técnicas de relevance feedback para o refinamento de respostas, onde o usuário é introduzido no processo de recuperação de imagens identificando as imagens que são relevantes e as imagens que são irrelevantes no seu processo de busca. Este artigo está estruturado da seguinte forma: A Seção 2 apresenta as técnicas baseadas em relevance feedback, a Seção 3 apresenta a aplicação do relevance feedback em consultas de imagens mamográficas e a Seção 4 apresenta a conclusão do trabalho. 1 Acadêmico do Curso de Ciência da Computação 2 Orientadora Professora Associado I Curso de Bacharelado em Ciência da Computação

2 2. TÉCNICAS BASEADAS EM RELEVANCE FEEDBACK Sea o vetor de características X=[x1, x2,..., xn] em que xi é o i-ésimo descritor do vetor definido no espaço n-dimensional. 2.1 Query Point Moviment A primeira técnica usa uma estratégia chamada QPM (Query Point Moviment) que altera o centro da consulta (vetor de característica da imagem de referência) para um novo local mais próximo das imagens marcadas como relevantes e mais distantes das imagens marcadas como não relevantes. Nesta técnica é usada a fórmula original de Rocchio, mostrada na Equação 1, onde Qo é o vetor inicial da consulta, Q1 é o novo vetor de consulta, r é o número de obetos relevantes, s é o número de obetos não relevantes, Ri é o i-ézimo vetor de características relevante, Si é o i-ézimo vetor de características não relevante (Rocchio 1971). 2.2 Relevance Feedback Proection A segunda técnica a ser descrita é chamada Relevance FeedBack Proection (Marques, Joselene e Agma J. M. Traina 2006), em que cada descritor do vetor de característica é analisado separadamente. Assim, para cada descritor analisado é calculado um novo valor que é guardado em um vetor que será usado na próxima busca. Esse novo vetor calculado será referido neste trabalho como o novo centro de consulta. Nesta técnica a realimentação das imagens relevantes define uma régua de relevância enquanto a realimentação das imagens irrelevantes define proeções sobre essa régua. Assim, a realimentação positiva atua como um limitante à movimentação da realimentação negativa, impedindo que o novo ponto de consulta fique fora do espaço das características indicadas pelo usuário. Para as imagens selecionadas como relevantes, é definido o vetor Frel=[minRi, maxri] para o descritor xi em que minri é o menor valor do descritor xi e maxri é o maior valor para o descritor xi, considerando todas as instâncias de xi. Para cada descritor é definida uma faixa de relevância δ, de acordo com a Equação 2. (1) δ = maxri minri (2) Como exemplo para o cálculo de um novo valor para o descritor x1, considere os vetores de características bi-dimensional de três imagens selecionadas como relevantes, X1=[0.32, 0.14, 0.12], X2=[0.26, 0.18, 0.17] e X3=[0.23, 0.06, 0.14]. Neste caso, Frel=[0.23, 0.32] e δ=0.09. Vea Figura 1. Como o ponto ideal de consulta depende do agrupamento das imagens relevantes no espaço das características, uma variável α é usada para austar esse agrupamento. Se as características dos obetos relevantes estão em um espaço pequeno, pode ser atribuído um valor pequeno para α. No entanto, se as características dos obetos relevantes estiverem muito espalhadas é necessário atribuir um valor maior para α. Para este trabalho, α foi fixado em 2.3. Para o valor do descritor não se distanciar muito da faixa dos obetos relevantes é definido um limite inferior (Flower) e outro superior (Fupper) que são calculados de acordo com as Equações 3 e 4. 2

3 Fupper = maxri + αδ (3) Flower = minri αδ (4) Considere agora três vetores de características cuas imagens foram selecionadas como irrelevantes: Y1=[0.24, 0.10, 0.08], Y2=[0.23, 0.07, 0.10] e Y3=[0.13, 0.16, 0.12]. Para estas imagens é definido o vetor Firrel=[minSi, maxsi], onde minsi é o menor valor do descritor xi e maxsi é o maior valor para o descritor xi, considerando apenas as imagens marcadas como irrelevantes. Assim, para o exemplo teremos Firrel=[0.13, 0.24]. Para calcular as proeções para o novo valor do descritor xi são definidos dois pontos, P1 e P2, de acordo com as Equações 5 e 6, de onde as proeções irão partir. Quanto mais próximo o descritor do obeto irrelevante estiver da faixa de relevância, maior será a proeção desse descritor para o sentido negativo, exercendo assim, maior influência sobre a definição do novo atributo. Do mesmo modo, quanto mais distante o descritor negativo estiver da faixa de relevância, gera uma menor proeção e conseqüentemente, não há muita influência sobre o novo atributo. P1 = minri δ P2 = maxri + δ (5) (6) Para o exemplo considere a Figura 1: Figura 1: A faixa de relevantes (entre minri e maxri) e os limites do novo atributo (Fupper e Flower) Se existir algum obeto irrelevante com o valor do descritor menor (o menor entre eles) que minri, ele será a base da primeira proeção que buscará levar a um ponto distante de minri o valor do novo descritor. A primeira proeção parte de P1 com o tamanho do segmento de reta proetado (t1) definido por minsi e o inicio da primeira proeção. A segunda proeção é encontrada de maneira semelhante e parte de maxri. Vea as Equações 7, 8, 9 e 10. t1 = minsi P1 (7) t2 = P2 - maxsi (8) ProP1 = minri+ t1 (9) ProP2 = maxri t2 (10) Para a primeira proeção (ProP1), se não existir um valor de uma obeto irrelevante menor que o limite inferior da faixa dos obetos relevantes (minri), então ProP1 receberá o valor de minri. O mesmo acontece para a segunda proeção (ProP2), se não for encontrado um valor, entre os obetos irrelevantes, maior que o limite superior da faixa dos obetos relevantes (maxri), então ProP2 receberá o valor de maxri. A Figura 2 mostra a primeira proeção para o exemplo considerando o menor valor entre as imagens irrelevantes: 3

4 Figura 2: Primeira proeção considerando o menor valor entre as imagens irrelevantes Como não há entre os obetos irrelevantes um com o valor do descritor maior que maxri, então ProP2 = maxri = A média ponderada considerando pesos e distâncias e os dois valores proetados são usados para calcular o novo valor do atributo (newfeaturei) como é definido a seguir: newfeaturei=( ProP1 + ProP2+ avg )/3 (11) O cálculo de avg é mostrado a seguir na Equação 12, onde featurei é o valor do descritor do obeto relevante, dist é o inverso da distância entre o descritor do obeto do centro da consulta e o descritor do obeto relevante e weight é o peso do obeto relevante fornecido pelo usuário. É usada uma estratégia onde são eliminados os obetos á marcados como não relevantes, assim, eles podem ser substituídos por outros obetos próximo ao centro de consulta que ainda não fazem parte do conunto resposta. avg ' = r = 1 feature i dist dist + 2 feature i weight weight (12) Para o cálculo do novo valor para o descritor x1 são consideradas as distâncias entre o vetor de características da imagem de referência e os vetores de características das imagens relevantes X1, X2, X3, que equivalem a , , respectivamente. Consideremos o peso de cada imagem relevante sendo igual a 1. Assim, obtemos avg = e newfeature1 = Desta forma, utilizando a técnica descrita acima para os descritores x2 e x3, o novo centro de consulta é NEW=[0.28, 0.13, 0.15]. 2.3 Relevance Feedback Usando Múltiplos Centros de Consulta A terceira técnica analisada é a relevance feedback usando múltiplos centros de consulta (Marques, Joselene e Agma J. M. Traina 2006). O usuário realiza uma consulta e seleciona os obetos relevantes. Essa técnica realiza uma consulta para cada obeto selecionado como relevante e uma consulta sobre um obeto adicional (phantom) criado a partir da técnica Relevance FeedBack Proection. Assim, para r obetos selecionados como relevantes, são definidos r+1 centros de consulta e sobre eles são realizadas novas consultas. É computada uma nova distância entre o conunto resposta e o seu correspondente centro de consulta. É também computada uma nova distância considerando os pesos definidos pelo usuário e a distância original de cada obeto relevante para o centro de consulta inicial. Assim, os obetos com menor valor da nova distância (d ) são retornados como resultado da consulta. A fórmula a seguir, Equação 13, define o cálculo da distância combinada (d ), onde d é a distância do obeto da nova consulta ao centro da consulta, weighti é peso do obeto relevante dado pelo usuário, disti é a distância original do obeto relevante ao centro da consulta original. 4

5 d d weight weight i i i ' = + (13) i i d. dist dist i 3. APLICAÇÃO DO RELEVANCE FEEDBACK PARA CONSULTAS DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS 3.1 Visão Geral do SISPRIM O SISPRIM é um software livre e disponível pela web que integrado ao AMDI (Atlas Indexado de Mamografias Digitais) (Guliato, Melo, Bôaventura, Rangayyan,2006; Guliato,Bôaventura, Melo, et al, 2005) permite elaborar consultas utilizando filtros convencionais, como histórico clínico e estilo de vida da paciente, como também recuperar imagens mamográficas baseada em seu conteúdo. O sistema apresenta uma interface gráfica que disponibiliza, de maneira fácil, recursos para elaborar consultas à base de dados onde o usuário deve escolher o operador de similaridade, o vetor de características, atribuir pesos que reflitam na contribuição de cada uma das características desse vetor no processo de busca e definir a imagem que será o centro da consulta. (Figura 3). O SISPRIM foi implementado utilizando o módulo PostGreSQL Image Extender (PostGreSQL-IE) (E. V. Melo, D. Guliato, R. M. Rangayyan, and R. C. Soares, 2006), uma extensão do PostGreSQL, que permite a extração automática de características da imagem, recursos para criar novos vetores de características e estratégias para a elaboração de consultas que permitam combinar dados visuais com dados convencionais. Porém, o SISPRIM não permite que o usuário faça qualquer refinamento dos resultados retornados como resposta, o que impõe excessiva responsabilidade quanto à escolha do vetor de características e dos pesos atribuídos a cada característica. Essa técnica de busca é denominada abordagem isolada. Para contornar este problema, foi integrado ao SISPRIM, a técnica Relevance Feedback Proection discutida na Seção Relevance Feedback Integrado ao SISPRIM A técnica implementada e integrada ao SISPRIM foi a Relevance feedback proection onde é criado um novo vetor de características para ser o novo centro da consulta conforme a decisão do usuário entre quais imagens são relevantes e quais são irrelevantes para sua consulta. Para a busca das imagens na base de dados, é calculada a distância entre o centro da consulta (ou o novo vetor de características) e as outras imagens da base de dados. As imagens mais próximas ao centro da consulta de acordo com o operador de similaridade são mostradas como resultado. A Figura 4 mostra o resultado das imagens mais similares à imagem de referência de acordo com a consulta elaborada pelo usuário ilustrado na Figura 3. Em cada imagem resultante há duas opções, uma para marcar a imagem como relevante e outra para marcar a imagem como irrelevante. E para cada imagem é atribuído um peso definido pelo usuário entre 0 e 1, que indicará a importância da imagem relevante na sua busca. As Figuras 5 e 6 mostram os resultados intermediários da busca pelas imagens que apresentam um alto índice de espículos (grau de espicularidade de um contorno). Depois de satisfeito, o usuário vai para a página (Figura 7) onde é mostrado o resultado final informando as características da imagem pedidas pelo usuário no início da consulta. 5

6 Figura 3: Interface do usuário 6

7 Figura 4: Janela para o refinamento da busca onde as imagens são marcadas como relevantes ou irrelevantes. Figura 5: Resultado da busca após a primeira iteração. Figura 6: Resultado da busca após a segunda iteração. 7

8 Figura 7: Resultado final da consulta contendo os resultados da segunda iteração ilustrados na Figura 6. 8

9 4. RESULTADOS E CONCLUSÕES Para audar na luta contra o câncer de mama são muito importantes as ferramentas que auxiliam no tratamento e audam no ensino, treinamento e análise de diagnósticos médicos. O SISPRIM é uma dessas ferramentas e possui uma interface fácil de ser manuseada. Com a inclusão da técnica para refinamento de respostas baseada em relevance feedback, o usuário é introduzido no processo das buscas e o resultado da consulta fica menos dependente das suas condições iniciais que sofrem alterações de acordo com o deseo do usuário. 5. REFERÊNCIAS Ernani V., Guliato D., Rangara M., and Soares R. C. SISPRIM - sistema de pesquisa com suporte para recuperação de imagens mamográficas baseada em conteúdo. WIM VI Workshop de Informática Médica, Guliato D., Melo Ernani V., Bôaventura Ricardo S., and Rangayyan Rangara M. Amdi - indexed atlas of digital mammogram that integrates case studies, e-learning, and research systems via the web. In: Jasit S. Duri; Rangayyan M. Rangayyan. (Org.). Recent Advances in Breast Imaging, Mammography, and Computer-aided Diagnosis of Breast Cancer. Bellingham, Washington USA: SPIE PRESS, pages , Marques, Joselene e Agma J. M. Traina Realimentação de Relevância: Integração d Conhecimento do especialista com a Recuperação de Imagens por Conteúdo. VI Workshop de Informática Médica - WIM2006 Rocchio,J.J. Relevance Feedback in Information Retrieval. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, DEVELOPMENT OF A METHOD FOR REFINEMENT OF ANSWER BASED ON RELEVANCE FEEDBACK FOR REFINE CONSULTATIONS FOR SIMILARITY Gabriel Jara Bigio Universidade Federal de Uberlândia Faculdade de Computação Laboratório de Computação Científica Av. João Naves de Ávila, 2121, Bloco B, sala 1B61, Uberlândia, MG, Brasil Denise Guliato Abstract: This article describes the importance of techniques for refinement of consultations in system of content-based image retrieval. One way to get that refinement of consultations is the use of the technique based on relevance feedback. In this work, the technique of relevance feedback is incorporated into SISPRIM (Research System for Retrieval of Mammographic Images based on content), a system for content-based image retrieval available on the web. Keywords: content-based image retrieval, relevance feedback, SISPRIM. 9

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