SALSA - A Simple Automatic Lung Segmentation Algorithm

• Autor(a) principal: Costa, Addson Araujo Da
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25979
• topic: Thresholding; segmentação de imagens; segmentação pulmonar; separação de lóbulos.

A segmentação precisa de tecidos pulmonares é de grande importância em várias tarefas de diagnóstico. Um simples e rápido algoritmo para segmentação de tecidos pulmonares é proposto aqui. O método combina várias operações simples de processamento de imagem para alcançar a segmentação final e pode ser dividido em dois problemas. O primeiro é a segmentação pulmonar, que consiste na identificação de regiões como fundo, traqueia, veias, pulmões esquerdo e direito, que é um processo dificultado pela presença de ruído, artefatos, baixo contraste, e doenças e remoções cirúrgicas. O segundo é a segmentação dos lóbulos pulmonares, onde o pulmão esquerdo deve ser dividido em dois lóbulos, superior e inferior, e o pulmão direito deve ser dividido em três lóbulos, superior, inferior e médio. Essa segundo problema é dificultado devido ao fato de que a membrana que separa os lóbulos, a pleura visceral, ser muito delicada e não ser claramente visível nos exames de tomografia computadorizada, além da ocorrência de procedimentos de lobectomia (remoção cirúrgica de lóbulos), doenças que degradam a qualidade da imagem, ou ruído na aquisição da imagem. Ambos os métodos foram desenvolvidos de forma a tornar todo o procedimento automático, tendo bons resultados já publicados na área de segmentação pulmonar, utilizando a metodologia de teste do desafio de sementação de pulmões LOLA11.