Desenvolvimento de método de acesso métrico com calibração de distância perceptual para consultas por similaridade de imagens médicas

Resumo

Indexar e recuperar informações organizadas em bases de dados, de modo eficiente e preciso para responder às consultas solicitadas pelos usuários, são pilares do processo de engenharia e ciência de dados. Os sistemas computacionais atuais precisam manipular dados complexos (imagens, textos longos, vídeos, séries temporais, entre outros tipos de dados), que demandam tratamento diferenciado e customizado para cada tipo de dado específico. Esse tipo de tratamento demanda extrair a essência (características) desses dados e usualmente efetuar consultas por similaridade sobre tais características, em vez de usar o dado complexo em si. O processamento de consultas por similaridade utiliza funções de distância (ou de dissimilaridade) para indicar a proximidade entre as características extraídas dos dados. Os Métodos de Acesso Métrico (MAMs) foram desenvolvidos como ferramentas fundamentais para processar consultas por similaridade de modo eficiente. Porém, em muitos casos o uso de funções de distância tradicionais falha em oferecer respostas compatíveis com a percepção de distância dos usuários. Esse projeto de pesquisa em nível de Mestrado visa desenvolver mecanismos para tratar esse problema, desenvolvendo um método de acesso métrico que permita incluir a percepção de distância do usuário para o processamento de consultas. Deve-se, para isso, utilizar recursos de Realimentação de Relevância, visando capturar a percepção do usuário com relação à semelhança entre imagens. Utilizando esse conhecimento ofertado por usuários experientes, pode-se utilizar mecanismos para o treinamento de novos usuários profissionais para a área, trazendo benefícios para a área de análise de imagens médicas. (AU)