As imagens de angiografia por ressonância magnética (angio-RM) ou por tomografia computadorizada (angio-TC) permitem uma análise minuciosa das redes vasculares. A segmentação de redes vasculares a partir de tais imagens é uma das tarefas iniciais no diagnóstico de doenças vasculares como estenoses ou aneurismas. Porém, a grande diversidade de arquiteturas dos vasos dificulta a validação dos algoritmos de segmentação. Assim, a construção de redes vasculares sintéticas realistas permitem validar novas metodologias de segmentação de vasos. Este trabalho descreve uma metodologia de geração de redes vasculares sintéticas em três dimensões utilizando sistemas de Lindenmayer (L-systems) estocásticos. Para atingir esse objetivo, foram implementados um analisador léxico, um analisador sintático e um gerador de L-systems para a criação de vasos sintéticos baseado em gramáticas. A parametrização destas gramáticas possibilita a simulação de características naturais de vasos reais como o ângulo de bifurcação, comprimento, diâmetro médio e possibilita a simulação de anomalias vasculares. As expressões resultantes são utilizadas para criar imagens angiográficas sintéticas que simulam a distribuição de intensidades dos vasos em imagens angio-RM e angio-TC reais. As redes vasculares sintéticas podem também ser delimitadas por superfícies 3D arbitrárias de forma similar à geometria de órgãos. A flexibilidade de parametrização e natureza estocástica desta metodologia faz com que ela se torne uma ferramenta ideal para a validação de algoritmos de segmentação de vasos em imagens angiográficas.

Magnetic resonance angiography (MRA) or computed tomography angiography (CTA) images allow for a thorough analysis of the blood vessels. Vessel segmentation from MRA or CTA is thus the primary task in the diagnosis of vascular diseases such as stenosis and aneurysms. The wide architectural variability of the blood vessels, however, hinders the validation of vascular segmentation methods. The construction of synthetic realistic vascular architecture trees will aid in the validation of new vessel segmentation methodologies. This thesis describes a three-dimensional synthetic blood vessel generation methodology that employs stochastic Lindenmayer systems (L-systems). For this purpose, we implemented a parser and a generator of L-systems to create grammars that represent blood vessel architectures. The parameterization of the grammar allows one to simulate natural features of real vessels such as bifurcation angle, average length and diameter, and also accounts for vascular anomalies. The resulting expressions are used to create synthetic angiographic images that mimic real vessel intensity distributions in MRA and CTA. Blood vessel growth can also be delimited by arbitrary 3D surfaces that may represent organ geometries. The flexibility in the parameterization and stochastic nature of this methodology makes it an ideal tool for the validation of blood vessel segmentation algorithms from angiographic images.