Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35277 |
Resumo: | Using the arteriography examination, it is possible to check for abnormalities in the blood vessels and diseases such as stroke, stenosis, bleeding and especially in the diagnosis of brain death in critical cases. Brain death can only be diagnosed when there is a complete interruption of all brain functions and, therefore, of the blood flow. During the examination, there may be some interference in the sensors, such as environmental factors, poor equipment maintenance, patient movement, among other interferences, which can directly affect the noise produced in the angiography images. On the other hand, images by synchrotron tomography (SR-PCT - Synchrotron Radiation Phase Contrast Tomography) are used for microstructure analysis, such as pre-clinical studies of small vascular networks. Therefore, the present work aims to adapt a process of segmentation and vascular extraction created for SR-PCT images in arteriography images. Thus, the segmentation capacity of the developed algorithm for microvascular segmentation will be extended to aid in the detection and diagnosis of brain death situations in human patients |
id |
UFU_f6a911d7eeff6767af6706af71af8a41 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/35277 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascularAdaptation of image segmentation methodology for vascular extractionMorte cerebralBrain deathArteriografiaArteriographySegmentaçãoSegmentationSíncrotronSynchrotronVascularVascularCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICAUsing the arteriography examination, it is possible to check for abnormalities in the blood vessels and diseases such as stroke, stenosis, bleeding and especially in the diagnosis of brain death in critical cases. Brain death can only be diagnosed when there is a complete interruption of all brain functions and, therefore, of the blood flow. During the examination, there may be some interference in the sensors, such as environmental factors, poor equipment maintenance, patient movement, among other interferences, which can directly affect the noise produced in the angiography images. On the other hand, images by synchrotron tomography (SR-PCT - Synchrotron Radiation Phase Contrast Tomography) are used for microstructure analysis, such as pre-clinical studies of small vascular networks. Therefore, the present work aims to adapt a process of segmentation and vascular extraction created for SR-PCT images in arteriography images. Thus, the segmentation capacity of the developed algorithm for microvascular segmentation will be extended to aid in the detection and diagnosis of brain death situations in human patientsTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Usando o exame de arteriografia, é possível verificar anomalias nos vasos sanguíneos e doenças como derrame, estenose, sangramento e especialmente no diagnóstico de morte encefálica em casos críticos. A morte encefálica só pode ser diagnosticada quando há interrupção completa de todas as funções cerebrais e, portanto, do fluxo sanguíneo. Durante o exame, pode haver alguma interferência nos sensores, tais como fatores ambientais, má manutenção do equipamento, movimento do paciente, entre outras interferências, que podem afetar diretamente o ruído produzido nas imagens de angiografia. Já imagens por tomografias síncrotron (SR-PCT – Synchrotron Radiation Phase Contrast Tomography) são utilizadas para análises de microestruturas, como por exemplo estudos pré-clínicos de pequenas redes vasculares. Por isso, o presente trabalho visa adaptar um processo de segmentação e extração vascular criado para imagens por SR-PCT em imagens de arteriografia. Dessa forma, será estendida a capacidade de segmentação do algoritmo desenvolvido para segmentação microvascular para o auxílio na detecção e diagnóstico de situações de morte cerebrais em pacientes humanos.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEngenharia BiomédicaPatrocinio, Ana Claudiahttp://lattes.cnpq.br/7277318969645668Carneiro, Pedro Cunhahttp://lattes.cnpq.br/6699870054095600de Sousa, Pedro Moiseshttp://lattes.cnpq.br/6105352030703632Merola, Lucca Pereira2022-07-19T23:52:31Z2022-07-19T23:52:31Z2022-07-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMEROLA, Lucca Pereira. Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular. 2022. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35277porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2023-12-20T17:40:08Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/35277Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2023-12-20T17:40:08Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular Adaptation of image segmentation methodology for vascular extraction |
title |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular |
spellingShingle |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular Merola, Lucca Pereira Morte cerebral Brain death Arteriografia Arteriography Segmentação Segmentation Síncrotron Synchrotron Vascular Vascular CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA |
title_short |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular |
title_full |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular |
title_fullStr |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular |
title_full_unstemmed |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular |
title_sort |
Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular |
author |
Merola, Lucca Pereira |
author_facet |
Merola, Lucca Pereira |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Patrocinio, Ana Claudia http://lattes.cnpq.br/7277318969645668 Carneiro, Pedro Cunha http://lattes.cnpq.br/6699870054095600 de Sousa, Pedro Moises http://lattes.cnpq.br/6105352030703632 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Merola, Lucca Pereira |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Morte cerebral Brain death Arteriografia Arteriography Segmentação Segmentation Síncrotron Synchrotron Vascular Vascular CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA |
topic |
Morte cerebral Brain death Arteriografia Arteriography Segmentação Segmentation Síncrotron Synchrotron Vascular Vascular CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA |
description |
Using the arteriography examination, it is possible to check for abnormalities in the blood vessels and diseases such as stroke, stenosis, bleeding and especially in the diagnosis of brain death in critical cases. Brain death can only be diagnosed when there is a complete interruption of all brain functions and, therefore, of the blood flow. During the examination, there may be some interference in the sensors, such as environmental factors, poor equipment maintenance, patient movement, among other interferences, which can directly affect the noise produced in the angiography images. On the other hand, images by synchrotron tomography (SR-PCT - Synchrotron Radiation Phase Contrast Tomography) are used for microstructure analysis, such as pre-clinical studies of small vascular networks. Therefore, the present work aims to adapt a process of segmentation and vascular extraction created for SR-PCT images in arteriography images. Thus, the segmentation capacity of the developed algorithm for microvascular segmentation will be extended to aid in the detection and diagnosis of brain death situations in human patients |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-07-19T23:52:31Z 2022-07-19T23:52:31Z 2022-07-08 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
MEROLA, Lucca Pereira. Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular. 2022. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35277 |
identifier_str_mv |
MEROLA, Lucca Pereira. Adaptação de metodologia de segmentação de imagens para extração vascular. 2022. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35277 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Engenharia Biomédica |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Engenharia Biomédica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1813711443022839808 |