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Tese de Livre Docencia
Documento
Autor
Nome completo
Sergio Shiguemi Furuie
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Banca examinadora
Kohn, Andre Fabio (Presidente)
Barrera, Junior
Infantosi, Antonio Fernando Catelle
Moraes, José Carlos Teixeira de Barros
Sameshima, Koichi
Título em português
Determinação da evolução temporal de contornos em imagens médicas.
Palavras-chave em português
Contornos
Diagnóstico por imagem
Evolução temporal
Imageamento (Bioengenharia)
Segmentação
Terceira dimensão
Resumo em português
Em estruturas médicas que variam com o tempo, como é o caso das cavidades cardíacas, a simples segmentação bidimensional ou tridimensional (2D, 3D) não é suficiente para as diversas quantificações fundamentais na área médica, tais como o estudo da movimentação regional, energia cinética e a contração efetiva das paredes cardíacas. A maior dificuldade reside na severa e complexa movimentação da superfície cardíaca durante a contração, tornando extremamente difícil o acompanhamento (não invasivo) da trajetória de cada elemento do contorno ou da superfície. O objetivo deste trabalho é pesquisar e desenvolver métodos para a estimativa do mapeamento (tracking) de cada ponto significativo do contorno inicial ao longo da evolução temporal de estruturas deformáveis. Os métodos serão baseados em contornos/superfícies e não exigirão marcas físicas ou induzidas nos tecidos, como ocorre com "MR tagging". Será utilizado o termo contorno para designar tanto curvas 2D quanto superfícies 3D. Estas abordagens poderão então ser empregadas em qualquer modalidade de imagens médicas. Inicialmente são apresentados dois métodos para o tracking, sendo o primeiro baseado em contornos intermediários obtidos a partir de interpolação; e o segundo através da programação dinâmica aplicada diretamente sobre os elementos entre os contornos originais. Ambos os métodos podem ser facilmente estendidos, tanto teoricamente quanto do ponto de vista computacional, para o caso tridimensional. A quantificação da dinâmica é severamente influenciada pela qualidade da segmentação das estruturas 2D e 3D. Há consenso de que a segmentação totalmente automatizada em Medicina não é adequada [Udupa, 2000], devido às diferentes modalidades médicas de imageamento, relação sinal/ruído, complexidade das estruturas, etc. ) Conseqüentemente, torna-se fundamental colocar à disposição do Radiologista várias ferramentas de edição e aceitação. O problema torna-se crítico no caso de estruturas dinâmicas 3D, pois o processamento envolve, em vários protocolos, centenas de cortes 2D ou milhões de voxels. Neste contexto, são apresentadas algumas metodologias para a segmentação semi-automática n-dimensional de estruturas médicas, que não dependam de modalidades e órgãos. Em especial, a segmentação baseada em clusters n-dimensionais, conectividade fuzzy competitiva, expansão do balão e simulated annealing.
Título em inglês
Determining temporal contour evolution in medical images.
Palavras-chave em inglês
Contour
Medical images
Segmentation
Temporal evolution
Resumo em inglês
Sem abstracts
 
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Data de Publicação
2017-11-30
 
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