Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rittner, Leticia, 1972-
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1611302
Resumo: Orientador: Roberto de Alencar Lotufo
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spelling Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematicaDiffusion tensor image segmentation in the mathematical morphology contextProcessamento de imagensMorfologia matemáticaDifusão - Imagem de ressonância magnéticaImage processingMathematical morphologyDiffusion - Magnetic resonance imagingOrientador: Roberto de Alencar LotufoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: O objetivo principal desta tese é propor um método de segmentação para imagens de tensores de difusão baseado na transformada de watershed. Ao invés de adaptar o watershed para trabalhar com imagens tensoriais, definimos mapas escalares baseados na morfologia matemática que retêm a informação relevante contida nos tensores para, a partir deles, conseguir a segmentação da imagem aplicando a transformada de watershed. Novos mapas baseados em operadores da morfologia matemática são então propostos e analisados. O principal mapa escalar proposto é o gradiente morfológico tensorial (TMG). Um estudo comparativo do TMG com os diversos mapas escalares já existentes demonstra sua superioridade na tarefa de segmentação. Os resultados da segmentação baseada no TMG e no watershed hierárquico são comparáveis com resultados de segmentação baseada em atlas. O método proposto é usado para segmentar os núcleos do tálamo, uma tarefa de grande importância para a neuro-ciência. O método também é adaptado para segmentação de imagens coloridas, sendo necessária para tanto a criação de uma representação tensorial específicaAbstract: The main goal of this thesis is to present a segmentation method for diffusion tensor images, based on the watershed transform. Instead of adapting the watershed to work with tensorial images, scalar maps based on mathematical morphology, retaining relevant information from tensors, were defined. The desired segmentation is achieved by applying the watershed over these scalar maps. New scalar maps, based on mathematical morphology, are defined and analyzed. The tensorial morphological gradient (TMG) is the most important among the proposed scalar maps. A comparative study of the TMG with the existing scalar maps shows its superiority in the segmentation task. Segmentation results obtained by the hierarchical watershed over the TMG are comparable to atlas-based segmentation. The proposed method is used to segment the thalamic nuclei, an important task for neuroscience. The method is also adapted to segment color images, requiring a definition of a specific tensorial representationDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Lotufo, Roberto de Alencar, 1955-Hirata, Nina Sumiko TomitaSaude, Andre VitalCendes, FernandoMagalhães, Léo PiniUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRittner, Leticia, 1972-2009info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf164 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1611302RITTNER, Leticia. Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematica. 2009. 164 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1611302. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/476983porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T05:46:41Zoai::476983Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T05:46:41Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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