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Esta tese apresenta uma metodologia que permite registrar imagens tщrmicas da mama de protocolo dinтmico de aquisiчуo, para isso щ utilizada uma abordagem baseada na correspondъncia entre grafos geomщtricos. A metodologia tem seis etapas: prщ-processamento de imagens; obtenчуo de estruturas lineares do termograma; representaчуo por grafos da estrutura obtida; correspondъncia entre grafos; registro das imagens; e avaliaчуo. Na primeira etapa, um prщ-processamento nas imagens щ realizado com o intuito de facilitar sua segmentaчуo. Seguidamente, as estruturas internas das imagens sуo extraэdas utilizando uma adaptaчуo do algoritmo de Watershed por imersуo seguido de uma esqueletizaчуo. Depois, estas estruturas sуo representadas mediante um grafo geomщtrico. Apѓs isso, a correspondъncia entre grafos щ determinada utilizando uma adaptaчуo da distтncia de ediчуo entre vщrtices, que alщm de considerar os relacionamentos estruturais de um vщrtice do grafo, utiliza a informaчуo visual da imagem na vizinhanчa da aresta que liga dois vщrtices. A distтncia de ediчуo щ uma medida de similaridade e representa uma abordagem poderosa dentro dos mщtodos tolerantes a erros para correspondъncia entre grafos. Esta distтncia envolve operaчѕes bсsicas tais como remoчуo, adiчуo, ou substituiчуo de vщrtices e arestas. Na prѓxima etapa, щ determinada uma transformaчуo que possibilita alinhar uma imagem de entrada (sensэvel) a uma imagem fixa (de referъncia). Finalmente, para validar o mщtodo proposto sуo utilizadas medidas de similaridade baseadas na concordтncia (coeficiente de Dice, Jaccard, Sobreposiчуo da referъncia) e de distтncia de Hausdorff das imagens. Essa abordagem щ inщdita em aplicaчѕes de termografia pois considera os relacionamentos estruturais presentes na imagem e щ independente do banco de dados utilizado. Os experimentos realizados em imagens tщrmicas da mama mostram resultados positivos apѓs a realizaчуo do registro em comparaчуo com outras tщcnicas. Palavras-chave: Registro de imagens, correspondъncia entre grafos, distтncia de ediчуo, termografia Abstract In medical applications, image registration has become a key task enabling experts to interpret and analyze data sets obtained with different technologies of acquisition or acquired at different times. This thesis presents a methodology for breast thermography registration using an approach based in geometric graph matching. The methodology has six steps: Pre-processing of images; Segmentation of linear structures of the thermography; Representation by graphs of the segmented structure; graphs matching; Images Registration; and evaluation. The first step aims to pre-process images in order to facilitate the segmentation of the internal structure. Next, the internal structures of the images are extracted using an adaptation of the Watershed algorithm followed by a skeletonization. After that, the structures are represented by a geometric graph. In the next step, it is presented an adaptation of the edit distance between vertexes, which in addition to considering the structural relationships of a graph vertex, uses the visual image information on the vertex neighborhood. Edit distance is a similarity measure that can be applied to the graph and represents a powerful approach within methods for error-tolerant graph matching. This distance involves basic operations such as removal, addition or substitution of vertex and edges. The next step aims to obtain a transformation function in order to register an input image to a fixed image. Finally, to validate the proposed method, similarity measures like Dice, Jaccard index, Reference Superposition and Hausdorff Distance are used. The proposed approach is novel in thermography applications because it considers the structural relationships present in the image and it is independent of the database used. Experiments performed on breast thermography from dynamic protocol show positive results in comparison with other techniques. Keywords: Image registration, graph matching, edit distance, thermal images )4YZ[—ЦЯ с т ъ ѕ і  * + 3 J e t { € ˆ ^ g h s  8 < z  ˜ ž 79S–x™š›œЊЌ №щхохохохзхзхзхзхзхзхзхзхЭЦПхИхИхИхИхБхБхБхБхЊ Њх•‚%hЄ0IhјQ5;CJ\aJmH sH hЬzthјQmH sH hІ6hјQ5\ hgz hјQ hЖnЄhјQ hКThјQ h’cкhјQ hјQ6]hv hјQ6] hЙ#hјQ hюWhјQhјQ h> :hјQh­IhјQ5;CJ\aJ3›œ  xyЦЧёшшпввЭЭпМ$„dЄШ`„a$gdчwcgdXCZ $dЄШa$gdXCZ„`„gdXCZ„Ф`„ФgdXCZ $„Єh`„a$gdXCZ Ч§   ИСдекъј5PRSmœЃЌ­ЎСў  -8=BEPs€™šŸ!".<=>AcyБЙIJ Ёжм+AK™ямбЩбЩбЩбЩбЩбЩОЩОЩОЩОЩОЩОЩОЩОЩбЩбЩбЩбГЩГЩГЩЈЩЈЩЈЩЩЩЈЩЈЩЈЩЈЩh&РhјQmH sH hИ]hјQmH sH hЏ)hјQmH sH h9@ hјQmH sH hјQmH sH hp2ВhјQmH sH %hЄ0IhЬzt5;CJ\aJmH sH hјQ5;CJ\aJmH sH =™­ВЙФтфјќ IKjвењћ&'=wy ЁЇЖЗИСХЦЧѕэѕэѕэѕэѕэѕэѕэтэтэтэтэтзЩОэОэОэОэОГhXCZhјQmH sH hј9vhјQmH sH hІ6hјQ5\mH sH hp2ВhјQmH sH h‘ZСhјQmH sH hјQmH sH hˆ:QhјQmH sH #61hP:pXCZА‚. 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