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Análise e Modelagem Conceitual de um Sistema de Prontuário Eletrônico para Centros de Saúde

Improving 2D mesh image segmentation with Markovian Random Fields

Helves DominguesRafael José Peres CorreiaFabio KonJoão Eduardo FerreiraRubens Kon

Alex Jesus Cuadros-VargasLeandro C. GerhardingerMario de CastroJoão Batista NetoLuis Gustavo Nonato

Os Centros de Saúde desempenham o papel de órgão provedor da atenção primária à saúde no âmbito do Sistema único de Saúde (SUS) brasileiro. Apesar da tecnologia contribuir para novas descobertas e em novas formas de oferecer uma assistência a` saúde de melhor qualidade à população, ainda não existe um sistema computacional aberto para o gerenciamento de um Centro de Saúde que seja integrado, flexível e ágil. Neste artigo, descrevemos nossos esforços para a análise dos contextos de atendimento e da modelagem conceitual de um sistema para gerenciamento de centros de saúde voltado para saúde pública. Este sistema está em desenvolvimento e o seu módulo inicial, voltado para atendimento domiciliar, já entrou em produção. Traditional mesh segmentation methods normally operate on geometrical models with no image information. On the other hand, 2D image-based mesh generation and segmentation counterparts, such as Imesh [6] perform the task by following a set of well defined rules derived from the geometry of the triangles, but with no statistical information of the mesh elements. This paper presents a novel segmentation method that combines the original Imesh image-based segmentation approach with Markovian Random Field (MRF) models. It takes an image as input, generate a mesh of triangles and, by treating the mesh as a Markovian field, produces quality unsupervised segmentation. The results have demonstrated that the method not only provides better segmentation than that of original Imesh, but is also capable of producing MRF-like segmentation output for certain types of images, with considerable cut in processing times.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2008/0025.pdf

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