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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.18.2017.tde-12052017-105247
Documento
Autor
Nombre completo
Ricardo Soares Rubin
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2004
Director
Tribunal
Gonzaga, Adilson (Presidente)
Alves, José Marcos
Bruno, Odemir Martinez
Título en portugués
Estudo de parâmetros para caracterização de fraturas ósseas experimentais utilizando visão computacional
Palabras clave en portugués
Calo ósseo
Regeneração óssea
Textura
Visão computacional
Resumen en portugués
O objetivo deste trabalho é a investigação da evolução da regeneração óssea de osteotomias em tíbias de carneiro utilizando processamento de imagens. Para isso, foram utilizadas radiografias digitalizadas de 15 animais divididos em 3 grupos, animais sacrificados com 30, 45 e 60 dias. O processo de regeneração da fratura foi feito com o auxílio de fixador flexível, pois este apresenta, tipicamente, uma consolidação indireta com formação de calo ósseo. A avaliação clínica baseia-se na dimensão e na densidade mineral do calo, obtidas por diferentes métodos. Neste trabalho são apresentadas a evolução do tamanho do calo ósseo em relação à largura média do osso na região da fratura e a avaliação de 14 parâmetros de textura, sendo 5 parâmetros de primeira ordem (MEAN, STDEV, KURT, SKEW e ENER) e 9 características de Haralick (ASM, CONT, CORR, IDM, ENT, VAR, DIAGM, SHADE e PROM). O acompanhamento do crescimento do calo seguiu o comportamento descrito na literatura. Os parâmetros de textura cuja performance foi insatisfatória são 6, a saber, ENER, ASM, CONT, IDM, ENT e DIAGM. Outros 6 possuem comportamento distintos. O parâmetro CORR mostra-se útil para separar imagens com definição de imagens ruidosas. Os parâmetros SHADE e PROM demarcam regiões de contorno. Os parâmetros STDEV, KURT e SKEW têm uma similaridade ao longo do tempo e separam a osteotomia da medular nas imagens iniciais. Os valores dos parâmetros MEAN e VAR refletem a calcificação do tecido na região do calo e conseqüentemente, a rigidez do mesmo durante o processo de regeneração. Estes dois parâmetros discretizam a regeneração ao longo do tempo. Os parâmetros de textura podem ser usados como classificadores da regeneração óssea de forma não-invasiva em um sistema automático de classificação.
Título en inglés
Study of parameters for the characterization of experimental bone fractures by computational vision
Palabras clave en inglés
Bone callus
Bone healing
Computational vision
Texture
Resumen en inglés
The present dissertation investigates the evolution characteristics of bone regeneration in goat's tibia osteotomies by image processing. Digitized radio-graphs of 13 animals were used. They were divided into three groups sacrificed at 30, 45 and 60 days respectively. The fracture healing was performed with the aid of flexible fixation, which often develops indirect regeneration with bone callus. The clinical evaluation is based on the dimensional and mineral density of bone callus measured by one of the existent methods. The evolution of the bone callus relative to the bone thickness and 14 texture parameters evaluated at the fractured site are presented here. Nine of the parameters are characteristics of Haralick (ASM, CONT, CORR, IDM, ENT, VAR, DIAGM, SHADE and PROM) and the others are first order parameters (MEAN, STDEV, KURT, SKEW and ENER). The bone callus behaves as described in literature. Six texture parameters, ENER, ASM, CONT, IDM, ENT and DIAGM had no relation with regeneration. The CORR parameter experesses the quality of the image. SHADE and PROM parameters mark the ontour of the images. SKEW, KURT and STDEV have a similar behavior once they separete osteotomy from medular in the initial images. The VAR and MEAN parameters show a commom variation among images along the time. This pattern represents the evolution of regeneration and distinguishes bone concentration at osteomotmy site and therefore its rigidity. Texture parameters are capable ofcharacterizing bone regeneration in a noninvasive way for an automatic classification system.
 
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Fecha de Publicación
2017-05-12
 
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