Classificação de imagens de biópsia renal na nefrite lúpica através de PL/SQL e inteligência artificial

Abstract

A necessidade de uma interpretação rápida e objetiva da imagem de biópsia renal motiva uma busca por ferramentas computacionais de auxílio diagnóstico. Assim, técnicas de classificação de dados aplicadas às imagens se tornam uma alternativa a ser considerada. Dada a complexidade dos algoritmos de classificação de imagens, trabalha-se habitualmente em nível de aplicação. Neste trabalho utilizamos uma árvore de decisão classificadora de imagens dentro do Banco de Dados traduzida em PL/SQL e avalia-se seu desempenho em comparação à abordagem de consumir classes Java dentro do SGBD.

The need for a quick and objective interpretation of renal biopsy imaging motivates a quest for computational diagnostic aid tools. Hence, data classification techniques applied to images becomes an alternative to be considered. Due to the complexity of the image classification algorithms, it is usually used inside the application. In this work, we used a decision tree for classifying images translated into PL / SQL and evaluate its performance compared to the approach of consuming Java classes within the DBMS.