ABSTRACT
OBJETIVO: Identificar o estado da arte com relação à aplicação de recuperação de vídeos baseada em conteúdo no contexto de vídeos médicos. Nossa contribuição é fornecer uma visão geral sobre estudos anteriores, bem como vantagens e desafios a serem explorados no tema por pesquisadores da área de aplicações de informática em saúde. MÉTODOS: Nós conduzimos uma revisão sistemática nas principais bases de trabalhos científicos das áreas da computação e medicina. Depois de definir um protocolo, nós conduzimos uma busca por artigos e tecemos uma discussão crítica sobre os estudos encontrados. RESULTADOS: Os resultados mostraram que a aplicação do conceito de recuperação de vídeos baseada em conteúdo na área médica é recente e ainda pouco explorada. CONCLUSÕES: Nos trabalhos analisados, as aplicações de interesse consistem na identificação e descrição de estruturas representadas nos vídeos para posterior indexação e recuperação. Os objetivos mais comuns verificados são auxílio ao diagnóstico, análise de procedimentos e tomada de decisão.
OBJECTIVE: Identify the state of the art about the application of content-based video retrieval in the context ofmedical videos. Our contribution is to provide an overview of previous studies as well as advantages and challenges tobe explored on this subject to the researchers interested in the applied health informatics field. METHODS: We conducta systematic review in the main scientific databases of the computing and medical fields. After defining a protocol, we conducted a search and, then, a critical discussion about the studies. RESULTS: The results showed that the application of the concept of content-based video retrieval in the medical field is recent and has been little explored. CONCLUSIONS: Applications of interest in the analyzed works consist in the identification and description of structures depicted in thevideos for later indexing and retrieval. The most common goals are to aid diagnosis, procedures analysis, and decision making.
Subject(s)
Humans , Medical Informatics Applications , Information Storage and Retrieval , Diagnosis, Computer-Assisted , Audiovisual Aids , Congresses as TopicABSTRACT
INTRODUCTION: One of the challenges in developing Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems is their accurate and comprehensive assessment. This paper presents the conduction and results of a systematic review (SR) that aims to verify the state of the art regarding the assessment of CAD systems. This survey provides a general analysis of the current status of the design, development and assessment of such systems and includes discussions on the most used metrics and approaches that could be utilized to obtain more objective evaluation methods. METHODS: The SR was conducted using the scientific databases, ACM Digital Library, IEEE Xplore Digital Library, ScienceDirect and Web of Science. Inclusion and exclusion criteria were defined and applied to each retrieved work to select those of interest. From 156 studies retrieved, 100 studies were included. Results: There is a number of abnormalities that have been used for the development of CAD systems. Images from computed tomographies and mammographies are the most encountered types of medical images. Additionally, a number of studies used public databases for CAD evaluations. The main evaluation metrics and methods applied to CAD systems include sensitivity, accuracy, specificity and receiver operating characteristic (ROC) analyses. In the assessed CAD systems that used the segmentation method, 30.0% applied the overlap measure. DISCUSSION: There remain several topics to explore for the assessment of CAD schemes. While some evaluation metrics are traditionally used, they require a prior knowledge of case characteristics to test CAD systems. We were not able to identify articles that use software testing to evaluate CAD systems. Thus, we realize that there is a gap between CAD assessments and traditional practices of software engineering. However, the scope of this research is limited to scientific and academic works and excludes commercial interests. Finally, we discuss potential research studies within this scope to create a more objective and efficient evaluation of CAD systems.
ABSTRACT
Estudos sobre as contribuições oriundas do campo de desenvolvimento de Habilidades Sensório-Motoras (HSM) são imprescindíveis para a área de treinamento médico. Considerando experiências encontradas especialmente nesse contexto, a proposta deste trabalho consiste em uma investigação que utiliza um processo de Revisão Sistemática (RS) para recuperar o estado da arte sobre metodologias de avaliação de aquisição de HSM. Com a RS foi possível identificar métricas que são usadas em estratégias de avaliação de aquisição de HSM tanto em ambientes reais quanto virtuais. Após a identificação dessas métricas, desenvolveu-se uma análise para categorizá-las, de acordo com o seu grau de similaridade e contextos de aplicação. Nesse sentido, o estudo revela possíveis métricas que contribuirão para criação de uma nova metodologia de avaliação de aquisição de HSM para ambientes de Realidade Virtual.
Studies on the contributions from the sensorimotor skills are essential to the medical training area. Considering experiences found in this particular context, the goal of this paper is an investigation that uses a Systematic Review (SR) process in order to retrieve the state of the art in relation to methodologies to evaluate the skills acquisition. The SR made it possible to identify metrics that are used to evaluate strategies of SMS acquisition, both in real environments (RE) as well as in virtual environments. After identifying these metrics, an analysis was developed to categorize them according to their similarities and application context. In this sense, the study reveals the metrics that will contribute to the creation of a new evaluation methodology of SMS acquisition for Virtual Reality environments.
Los estudios sobre la contribución del desarrollo del campo de las Habilidades Motoras y Sensoriales (HSM) son indispensables para la formación médica. Teniendo en cuenta las experiencias vividas, especialmente en este contexto, la propuesta consiste en una investigación que utiliza un proceso de Revisión Sistemática (RS) para recuperar el estado de la técnica sobre metodologías de evaluación para la adquisición de HSM. Para ello, tuvimos que desarrollar una revisión de la literatura existente, identificando indicadores que se utilizan a menudo en las estrategias de evaluación de la adquisición de HSM tanto en entornos reales como em entornos virtuales. Después de identificar estos parámetros, estos fueron analisados para clasificarlos según su grado de similitud, y contextos de aplicación. Así, el estudio revela posibles métricas que contribuirán para la creación o formulación de una nueva metodología de evaluación de HSM en entornos de Realidad Virtual (RV).
Subject(s)
Professional Training , Psychomotor Performance , Artificial IntelligenceABSTRACT
Objetivo: Investigar aplicação de diferentes métodos de representação de textos por vetores de pesos com classificador bayesiano para classificação automática de conteúdos web de saúde em português. Métodos: Foi utilizado conjunto de 3.702 páginas web de saúde em português dividido em 19 categorias provenientes do Open Directory Project. Foram comparados desempenho de 4 métodos de representação de textos por vetores de pesos utilizados com o classificador Naive Bayes, medidos por revocação, precisão e F2, considerando da primeira à quinta posições dos rankings de relevância de categorias. Resultados: A representação dos textos por ocorrência dos termos utilizada com o classificador Naive Bayes (nb-to) atingiu 0,91 de revocação, precisão e F2 para a primeira posição do ranking de relevância de categorias; para a quinta posição os valores foram 0,98; 0,20 e 0,54, respectivamente. Estes valores colocam nb-to como o melhor classificador dos investigados para a base de dados utilizada, com diferença estatística entre este e todos os demais classificadores. Conclusão: Métodos de recuperação de informação baseados no Naive Bayes podem ser utilizados com sucesso para categorizar conteúdo web de saúde em idioma português, sendo que o classificador nb-to atingiu o melhor desempenho na tarefa de classificação.
Objective: To investigate the application of different methods of text representation by weighting vectors with a Bayesian classifier to automatically categorize health-related web pages in Brazilian Portuguese language. Methods: We used a set of 3,702 health-related web pages in Brazilian Portuguese language, separated in 19 categories, from Open Directory Project. We compared the effectiveness of 4 different methods of text representation by weighting vectors used with the Naive Bayes classifier, according to recall, precision and F2 measures and considering from the first to the fifth positions of category relevance ranking produced by the classifiers. Results: The text representation by counting the term occurrence with the Naive Bayes classifier (nb-to) reached 0.91 of recall, precision and F2 to the first position of the category relevance ranking, while to the fifth position the values were 0.98, 0.20, and 0.54, respectively. These results place nb-to as the best classifier to the database used in this work, with statistical differences between this classifier and all other. Conclusion: The information retrieval methods based on Naïve Bayes can be successfully used to categorize health-related web content in Brazilian Portuguese language and the nb-to classifier achieved the best performance at classification.
Objetivo: Investigar aplicación de diferentes métodos de representación de textos con un clasificador bayesiano para clasificación automática de contenidos web sobre salud en portugués de Brasil. Métodos: Se utilizó un conjunto de 3.702 páginas web sobre salud en portugués de Brasil, en 19 categorías y provenientes del Open Directory Project. Se comparó el desempeño de 4 métodos de representación de textos por vector de pesos utilizados con el clasificador Naive Bayes, medidos por recall, precisión y F2, considerándose de la primera a la quinta posición en los rankings de relevancia de categorías. Resultados: El clasificador Naive Bayes (nb-to) alcanzó 0,91 de recall, precisión y F2 para la primera posición en el ranking de relevancia de categorías, mientras que para la quinta posición, los valores fueron de 0,98, 0,20 y 0,54, respectivamente. Estos valores colocan el nb-to como el mejor clasificador para la base de datos utilizado, con diferencia estadística entre éste y todos los clasificadores testados. Conclusión: Los métodos de recuperación de información basados en el Naive Bayes pueden ser utilizados con éxito para categorizar contenidos web sobre salud en el idioma portugués de Brasil, pero el clasificador nb-to alcanzó el mejor desempeño al ejecutar la tarea de clasificación.
Subject(s)
Classification , Consumer Health Information , Artificial Intelligence , Internet , Bayes TheoremABSTRACT
A evolução tecnológica tem permitido utilizar novas abordagens no processo de ensino-aprendizagem. Os serious games se relacionam com uma categoria especial de jogos, voltados a conteúdos e finalidades específicos, nos quais o jogador utiliza seus conhecimentos para resolver problemas, conhecer novas problemáticas e treinar tarefas. Uma das tecnologias propícias à construção de serious games é a Realidade Virtual, que oferece ambientes computacionais tridimensionais com formas avançadas de interação capazes de prover maior motivação ao processo de aprendizagem. No contexto da educação médica, tais aplicações apresentam um nicho ainda pouco explorado, se observados sua relevância e impactos na sociedade. Este artigo apresenta os serious games baseados em Realidade Virtual como uma proposta para o ensino de conteúdos específicos da área médica. Para isso, categoriza-os e apresenta o que tem sido desenvolvido nos últimos anos, seus componentes, características de desenvolvimento e suas potencialidades como oportunidades de pesquisa, desenvolvimento e negócios.
Technological innovations have allowed new approaches in educational processes. "Serious games" are a particular category of games and content devoted to specific purposes, in which players use their knowledge to solve problems, learn new issues, and train tasks. One of the technologies for developing serious games is virtual reality, which offers 3D computer environments with advanced interaction capable of providing high levels of motivation in the learning process. In the context of medical education, such applications present a niche that has received relatively little attention, considering their relevance and potential impact on society. This article presents serious games based on virtual reality as a proposal for teaching specific contents in the medical field. The article categorizes such games and discusses how they have been developed in recent years, their components, characteristics of development, and potential and opportunities for research, development, and business.
Subject(s)
Education, Medical , Educational Technology , Teaching Materials , Video GamesABSTRACT
As imagens médicas constituem um dos recursos mais utilizados na área de saúde para a emissäo de diagnóstico tomadas de decisäo a respeito de terapias necessárias aos pacientes. O contraste é um dos fatores que favorecem ou desfavorecem a visualizaçäo de uma imagem e a identificaçäo das estruturas nela presentes.Dependendo do tipo de aquisiçäo e do tipo de objeto representado, há um contraste baixo na imagem, dificultando o diagnóstico necessário. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema computacional que possibilita a execuçäo de quatro técnicas de processamento de imagem(Filtragem Mediana, Filtragem Passaalta, Equalizaçäo de histograma e Quantizaçäo de histograma) com a finalidade de aumentar o realce de contraste em imagens radiológicas. Um conjunto de 23 imagens de Raios-X digitalizadas foi usado para testar os procedimentos. As imagens resultantes foram avaliadas por cinco profissionais da áres de saúde. Foi percebido que a avaliaçäo de cada técnica pelos profissionais consultados sofreu variaçöes de acordo com a estrutura do corpo humano representada na imagem e com as necessidades do profissional avaliador. De acordo com os resultados obtidos, concluímos que as técnicas de realce de contraste por computador podem ser fortes aliadas no auxílio ao diagnóstico de doenças por imagens desde que sejam usados métodos adequados para o tipo de estrutura que se deseja realçar