MÃtodos de contornos ativos Crisp Adaptativo 2D e 3D aplicados na segmentaÃÃo dos pulmÃes em imagens de tomografia computadorizada do tÃrax

• Autor(a) principal: Pedro Pedrosa RebouÃas Filho
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=9933
• topic: TeleinformÃtica; Sistemas computacionais; DiagnÃstico por imagem; Active contour methods; Chest CT images; Lungs segmentation; ENGENHARIA BIOMEDICA

Sistemas computacionais vÃm desempenhando papel importante em vÃrias Ãreas da medicina, notadamente no auxÃlio ao diagnÃstico mÃdico por imagem. Neste sentido, estudos na Ãrea de VisÃo Computacional sÃo realizados para desenvolver tÃcnicas e sistemas capazes de detectar automaticamente diversas doenÃas. Dentre os exames existentes que permitem o auxÃlio ao diagnÃstico e a aplicaÃÃo de sistemas computacionais em conjunto, destaca-se a Tomografia Computadorizada (TC) que possibilita a visualizaÃÃo de ÃrgÃos internos, como por exemplo, o pulmÃo e suas estruturas. Sistemas de Vis~ao Computacional utilizam estas imagens obtidas por exames de TC para extrair informaÃÃo por meio de tÃcnicas com a finalidade de segmentar, reconhecer e identificar detalhes da regiÃo de interesse nestas imagens. Este trabalho centraliza seus esforÃos na etapa de segmentaÃÃo dos pulmÃes a partir de imagens de TC, empregando-se, para tanto, tÃcnicas baseadas em MÃtodo de Contorno Ativo (MCA), tambÃm conhecido como emph{snake}. Este mÃtodo consiste em traÃar uma curva inicial, em torno ou dentro de um objeto de interesse, deformando-a conforme algumas forÃas que atuam sobre a mesma, deslocando-a atà as bordas do objeto. Este processo à realizado por iteraÃÃes sucessivas de minimizaÃÃo de uma dada funÃÃo energia, associada à curva. Neste contexto, esta tese propÃe um novo mÃtodo para a segmentaÃÃo dos pulmÃes em imagens de TC do tÃrax denominado MÃtodo de Contorno Ativo Crisp Adaptativo. Este MCA à o aperfeiÃoamento do MCA Crisp desenvolvido em um estudo anterior, que visa aumentar a precisÃo, diminuir o tempo de anÃlise e reduzir a subjetividade na segmentaÃÃo e anÃlise dos pulmÃes dessas imagens pelos mÃdicos especialistas. Este mÃtodo à proposto para a segmentaÃÃo de uma imagem isolada ou do exame completo, sendo primeiramente em 2D e expandido para 3D. O MCA Crisp Adaptativo 2D à comparado com os MCAs THRMulti, THRMod, GVF, VFC, Crisp e tambÃm com o sistema SISDEP, sendo esta avaliaÃÃo realizada utilizando como referÃncia 36 imagens segmentadas manualmente por um pneumologista. Jà o MCA Crisp Adaptativo 3D à aplicado na segmentaÃÃo dos pulmÃes em exames de TC e comparado com o mÃtodo Crescimento de RegiÃes 3D, cujos resultados das segmentaÃÃes sÃo avaliados por 2 mÃdicos pneumologistas. Os resultados obtidos demonstram que os mÃtodos propostos sÃo superiores aos demais na segmentaÃÃo dos pulmÃes em imagens de TC do tÃrax, tanto em uma imagem pelo MCA Crisp Adaptativo 2D, como em exames completos pelo MCA Crisp Adaptativo 3D. Deste modo, pode-se concluir que estes mÃtodos podem integrar sistemas de auxÃlio ao diagnÃstico mÃdico na Ãrea de Pneumologia.