Contribuições para a deteção automática de fraturas ósseas em imagens de ultrassom

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Luís Fernando Nunes
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.1/8369
Resumo: Dissertação de Mestrado, Engenharia Eletrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014
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spelling Contribuições para a deteção automática de fraturas ósseas em imagens de ultrassomImagiologiaUltrassomFraturas ósseasDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasDissertação de Mestrado, Engenharia Eletrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014O diagnóstico clinico é cada vez mais baseado em métodos imagiológicos complementares, muitos deles dependentes de radiação ionizante como seja o Raio-X. Este tipo de procedimento tem provado aumentar a dose de radiação dos pacientes, tornando-se preocupante principalmente no caso de jovens pacientes cujo organismo em crescimento é potencialmente mais afetado pelas radiações. Em contrapartida, a imagiologia baseada em ultrassons, para além de não-ionizante, constitui um método mais económico e de fácil utilização, requerendo contudo maior experiência por parte do técnico. Com o objetivo de facilitar o diagnóstico de eventuais fraturas ósseas recorrendo à análise de imagens ultrassónicas desenvolveu-se nesta tese um sistema automático de deteção de fraturas ósseas. O sistema de deteção de fraturas ósseas desenvolvido é composto por três etapas distintas: remoção de ruído da imagem em análise, deteção da linha de osso contida na imagem, e, identificação da fratura/patologia associada a esse osso. Um dos principais problemas de interpretação das imagens de ultrassom é o da existência de ruído aleatório embutido na imagem causado pelas reflexões microscópias que ocorrem nas diversas estruturas internas do paciente. Sendo um ruído de difícil eliminação, a sua diminuição pode ser obtida por filtragem. Foram testados quatro filtros espaciais, considerados na literatura atual como os melhores para a remoção do ruído em imagens de ultrassom, para além de permitirem rápida e fácil computação. Existindo na literatura apenas um método de deteção de ossos longos em imagens de ultrassom, foram complementarmente testados outros dois métodos baseados na pesquisa de contornos de objetos em imagens. Sendo considerados nesta tese diversos tipos de osso e de dimensões variáveis, os métodos referidos revelaram pouco desempenho pelo que foram desenvolvidos três novos métodos de pesquisa de osso. Os métodos propostos baseiam-se na análise das intensidades dos pixéis das imagens. No que concerne a identificação da fratura/patologia associada ao osso da imagem ultrassonográfica foi desenvolvido um método que pondera os resultados obtidos pelos métodos de pesquisa de linha de osso propostos. Baseando-se nas intensidades de pixéis de osso, permite assinalar na imagem original de ultrassom os locais onde poderá existir uma fratura/patologia recorrendo a uma representação de três figuras geométricas nomeadamente bola, quadrado e cruz que identificam probabilidade alta, média e baixa de ocorrência de fratura óssea, respetivamente. Com o intuito de facilitar a tarefa do utilizador foi desenvolvido um sistema de apoio ao utilizador. Este sistema começa por permitir a escolha da zona do esqueleto a que pertence o osso cuja imagem de ultrassom se pretende analisar e, de forma automática seleciona, para cada um dos algoritmos relativos às três etapas de processamento, as variáveis de parametrização que por testes exaustivos provaram apresentar melhor desempenho. A aplicação do sistema desenvolvido a 44 imagens de ultrassom disponíveis livremente na internet com fraturas/patologias ósseas devidamente identificadas permitiu identificar 42 linhas de osso tendo classificado 39 como sendo fortemente provável a fratura óssea, 13 como tendo probabilidade média de fratura e 7 como tendo fraca probabilidade de fratura. Considerando as identificações feitas pelo sistema com a classificação de forte probabilidade face à classificação do tipo de fratura ou patologia verifica-se que em 39 das 44 imagens (89%) as fraturas/patologias foram corretamente identificadas pelo que se considera o sistema desenvolvido com muito boa performance.Ruano, M. GraçaSapientiaNascimento, Luís Fernando Nunes2016-06-01T10:51:01Z201420142014-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.1/8369TID:202138950porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-24T10:19:37Zoai:sapientia.ualg.pt:10400.1/8369Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:00:33.217266Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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