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Tesis de Habilitación
DOI
10.11606/T.3.2017.tde-29112017-085658
Documento
Autor
Nombre completo
Sergio Shiguemi Furuie
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2017
Tribunal
Kohn, Andre Fabio (Presidente)
Barrera, Junior
Infantosi, Antonio Fernando Catelle
Moraes, José Carlos Teixeira de Barros
Sameshima, Koichi
Título en portugués
Determinação da evolução temporal de contornos em imagens médicas.
Palabras clave en portugués
Contornos
Diagnóstico por imagem
Evolução temporal
Imageamento (Bioengenharia)
Segmentação
Terceira dimensão
Resumen en portugués
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 en inglés
Determining temporal contour evolution in medical images.
Palabras clave en inglés
Contour
Medical images
Segmentation
Temporal evolution
Resumen en inglés
Sem abstracts
 
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Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Fecha de Publicación
2017-11-30
 
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