Detecção automática da superfície sagital mediana em imagens de ressonância magnética do cérebro humano usando uma abordagem de filtragem multiescala

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Frascá, Fernando de Natali
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13086
Resumo: Both hemispheres of the human brain, left and right, are separated by a fissure called interhemispheric (IHF), which is commonly shaped by a geometric plane, known as midsagittal plane (MSP). However, despite the name, the MSP is not always plane, once the brain is not perfectly symmetric. The detection of the MSP in human brain images is an essential task to segment the brain hemispheres. Studies suggest that abnormal values of asymmetrical brain may be related to traumas and neurological diseases. Through the years, various computer methods were proposed to detect MSP in an automated way, nonetheless the main methods that were found in literature focus on the detection of a plan, imposing such a geometric restriction on IHF. This work proposes a new automatic computational technique for the detection of a median sagittal surface (SSM) in magnetic resonance (MR) images for application in the analysis of asymmetries between cerebral hemispheres. The proposed method uses a MSP as guidance to the definition of an region of interest (ROI) that potentially contains an IHF. The RM 3D image is decomposed in 2D slices, which are processed, filtered and piled to form an MSS. Based on the results obtained, it appears that the proposed method enables a higher precision when getting the volumetric measures and therefore in the calculation of brain asymmetries. The MSS precision is evaluated comparing the left and right hemispheres segmented from the detected MSS, with the sketches handmade by two specialists.
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The detection of the MSP in human brain images is an essential task to segment the brain hemispheres. Studies suggest that abnormal values of asymmetrical brain may be related to traumas and neurological diseases. Through the years, various computer methods were proposed to detect MSP in an automated way, nonetheless the main methods that were found in literature focus on the detection of a plan, imposing such a geometric restriction on IHF. This work proposes a new automatic computational technique for the detection of a median sagittal surface (SSM) in magnetic resonance (MR) images for application in the analysis of asymmetries between cerebral hemispheres. The proposed method uses a MSP as guidance to the definition of an region of interest (ROI) that potentially contains an IHF. The RM 3D image is decomposed in 2D slices, which are processed, filtered and piled to form an MSS. Based on the results obtained, it appears that the proposed method enables a higher precision when getting the volumetric measures and therefore in the calculation of brain asymmetries. The MSS precision is evaluated comparing the left and right hemispheres segmented from the detected MSS, with the sketches handmade by two specialists.Os dois hemisférios do cérebro humano, esquerdo e direito, estão separados por uma fissura chamada de inter-hemisférica (FIH), a qual é comumente modelada por um plano geométrico, conhecido como plano sagital mediano (PSM). No entanto, apesar do nome, o PSM nem sempre é plano, visto que o cérebro não é perfeitamente simétrico. A detecção do PSM em imagens do cérebro humano é tarefa essencial para segmentar os hemisférios cerebrais. Estudos sugerem que valores anormais de assimetria cerebral podem estar relacionados a traumas e a doenças neurológicas. Ao longo dos anos, diversos métodos computacionais foram propostos para a detecção do PSM de forma automatizada, porém os principais métodos encontrados na literatura possuem foco na detecção de um plano, impondo tal restrição geométrica a FIH. Este trabalho propõe uma nova técnica computacional automática para a detecção de uma superfície sagital mediana (SSM) em imagens de ressonância magnética (RM) para aplicação na análise de assimetrias entre hemisférios cerebrais. O método proposto usa um PSM como guia para a definição da região de interesse (ROI) que potencialmente contenha a FIH. A imagem de RM 3D é decomposta em fatias 2D, as quais são processadas, filtradas e empilhadas para formar uma SSM. Com base nos resultados obtidos, constata-se que o método proposto possibilita uma maior precisão na obtenção de medidas volumétricas e, consequentemente, no cálculo de assimetrias cerebrais. A precisão da SSM foi avaliada comparando-se os hemisférios esquerdo e direito segmentados a partir da SSM detectada com os delineados manualmente por dois especialistas.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessImagens de ressonância magnéticaSegmentação de imagens médicasSuperfície sagital medianaPlano sagital medianoSegmentação automáticaMagnetic resonance imagesMedical images segmentationMid-sagittal surfaceMid-sagittal planeAutomated segmentationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODetecção automática da superfície sagital mediana em imagens de ressonância magnética do cérebro humano usando uma abordagem de filtragem multiescalaAutomatic extraction of the midsagittal surface from magnetic resonance brain images using a multiscale filtering approachinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6006008f7fc1dc-47c2-49ef-ac95-2844e18660a3reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertação - Fernando_Natali_Frasca.pdfDissertação - Fernando_Natali_Frasca.pdfDefesa de dissertaçãoapplication/pdf4319079https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Fernando_Natali_Frasca.pdf6fe3c943b7fef9f7dcbb6008179b8917MD51PPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdfPPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdfCarta comprovante da versão finalapplication/pdf673899https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/3/PPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf8fd61735afcfcffe7de598a540c91ff8MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/4/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD54TEXTDissertação - Fernando_Natali_Frasca.pdf.txtDissertação - Fernando_Natali_Frasca.pdf.txtExtracted texttext/plain189963https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/5/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Fernando_Natali_Frasca.pdf.txte9f703183039e004117829e30fee2301MD55PPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf.txtPPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf.txtExtracted texttext/plain1594https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/7/PPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf.txte7b3503b3f8b4326a129f2f8c5090925MD57THUMBNAILDissertação - Fernando_Natali_Frasca.pdf.jpgDissertação - Fernando_Natali_Frasca.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9512https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/6/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Fernando_Natali_Frasca.pdf.jpgdb323112eb1b209c206723285a804f35MD56PPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf.jpgPPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12612https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13086/8/PPGCC_BCO_Fernando_de_Natali_Frasca.pdf.jpgdcc731fcda90c5910c8bebad0936bf22MD58ufscar/130862023-09-18 18:31:59.002oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13086Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:59Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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