Com a crescente utilização de imagens médicas na prática clínica, torna-se necessária a introdução de tecnologias que garantam o armazenamento, indexação e recuperação eficaz dessas imagens. O sistema de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo (S-CBIR) compõe a base de tecnologias computacionais que oferecem aos usuários médicos aplicativos para apoio ao diagnóstico, sendo capaz de responder a consultas por similaridade por meio de características pictóricas extraídas das imagens médicas. Embora as pesquisas em S-CBIR tenham iniciado há quase duas décadas, atualmente existe uma discrepância em relação à quantidade de trabalhos publicados na literatura e os sistemas que, de fato, foram implementados e avaliados. Além disso, muitos protótipos vêm sendo discutidos, mas até o final da escrita desta tese, não foram encontradas evidências de que algum deles esteja disponível comercialmente. Essa limitação é conhecida pela comunidade científica da área por gap de aplicação. Em geral, isso ocorre devido à dificuldade dessas aplicações em superar alguns desafios, como a divergência entre os resultados obtidos automaticamente pelo sistema e aqueles esperados pelos médicos (gap semântico), entre outros gap. Outros fatores também podem ser relatados, como a tendência da não utilização de modelos de qualidade sistematizados para o desenvolvimento dos sistemas, e a carência de modelos que sejam específicos no domínio de aplicação. Com base nesses desafios e em boas práticas de métodos, técnicas e ferramentas da Engenharia de Software, esta tese apresenta um Modelo de Qualidade para melhorias de S-CBIR (MQ-SCBIR), que tem por objetivo apoiar o desenvolvimento e avaliação de S-CBIR, a partir de diretrizes para aumentar o nível de qualidade, buscando a superação do gap de aplicação. O MQ-SCBIR foi construído com base em: evidências adquiridas por meio de uma revisão sistemática e pesquisa empírica sobre como esses sistemas vêm sendo desenvolvidos e avaliados na literatura e na prática; resultados da avaliação de um S-CBIR baseados em testes heurísticos em um ambiente real; modelos bem estabelecidos, como o Capability Maturity Model Integration e Melhoria de Processo do Software Brasileiro; e em experiências pessoais. O uso do MQ-SCBIR pode trazer benefícios para as organizações desenvolvedoras, como a redução da complexidade no desenvolvimento, incluindo a garantia de implementação de boas práticas de qualidade de software e práticas específicas para a superação das limitações de S-CBIR durante o processo de desenvolvimento.

The development of technologies for storing, indexing and recovering clinical images is paramount to support the increasing use of these images in clinical diagnostic evaluation. Content-based image retrieval systems (CBIR-S) are some of the main computational technologies which offer physicians different applications to aid diagnostic processes. They allow similarity queries by extracting pictorial features from medical images. Even though research on S-CBIR started almost two decades ago, there are discrepancies regarding the amount of studies available in the literature and the number of systems which have actually been implemented and evaluated. Many prototypes have been discussed, but up to the moment this study was completed we found no evidence that any of those systems are either commercially available or being currently used in clinical practice. This limitation is known as application gap. In general, this happens due to the difficulty to overcome some obstacles, such as the differences between the results retrieved automatically by the system and those expected by the physicians (semantic gap). Other factors can also be described, such as the tendency towards not using systematic quality models to develop these systems and the lack of specific models for this domain of application. Based on these challenges and also on best practice methods, techniques and tools from software engineering, this work presents a quality model to improve S-CBIR systems (QM-CBIRS). It strives to tackle limitations during the development process by overcoming the semantic gap. The QM-CBIRS was built upon evidence gathered by means of a systematic review on the state-of-the-art and empiric research on the development and evaluation of these systems. Apart from that, results from the assessment of a CBIR-S based on empiric tests and on diagnostic tasks in radiology and well-established software quality models, such as CMMI and the Brazilian Software Improvement Process are presented. Apart from that, results from the assessment of a CBIR-S based on empiric tests and on diagnostic tasks in radiology and well-established software quality models, such as CMMI and the Brazilian Software Improvement Process are presented. The use of QM-CBIRS might be beneficial to development teams in many ways, for example, by increasing the quality of CBIR systems and reducing complexity, thus surpassing limitations from CBIR systems during the development process.