Wavelets na quantificação de tumores de fígado em exames contrastados de tomografia computadorizada
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Data de Publicação: | 2012 |
Outros Autores: | , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://www.rbfm.org.br/index.php/rbfm/article/view/217 http://hdl.handle.net/11449/140815 |
Resumo: | This paper presents an original methodology of liver tumors segmentation, based on wavelet transform. A virtual phantom was constructed with the same mean and standard deviation of the intensity of gray presented by the measured liver tissue. The optimized algorithm had a sensitivity ranging from 0.81 to 0.83, with a specificity of 0.95 for differentiation of hepatic tumors from normal tissues. We obtained a 96% agreement between the pixels segmented by an experienced radiologist and the algorithm presented here. According to the results shown in this work, the algorithm is optimal for the beginning of the tests for quantification of liver tumors in retrospective surveys. |
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Wavelets na quantificação de tumores de fígado em exames contrastados de tomografia computadorizadaWavelets in quantification of liver tumors in contrasted computed tomography imagesLiver diseasesTomographyX-rayWavelet analysisHepatopatiasTomografia por raios XAnálise de ondaletasThis paper presents an original methodology of liver tumors segmentation, based on wavelet transform. A virtual phantom was constructed with the same mean and standard deviation of the intensity of gray presented by the measured liver tissue. The optimized algorithm had a sensitivity ranging from 0.81 to 0.83, with a specificity of 0.95 for differentiation of hepatic tumors from normal tissues. We obtained a 96% agreement between the pixels segmented by an experienced radiologist and the algorithm presented here. According to the results shown in this work, the algorithm is optimal for the beginning of the tests for quantification of liver tumors in retrospective surveys.Neste trabalho, é apresentada uma metodologia original, baseada na transformada de wavelet, de segmentação de tumores hepáticos. Foi construído um fantoma virtual com mesma média e desvio padrão de intensidade de cinza do apresentado pelos tecidos hepáticos medidos. O algoritmo otimizado apresentou uma sensibilidade variando de 0,81 a 0,83 , com uma especificidade de 0,95 para a diferenciação de tumores hepáticos de tecidos normais. Foi obtida uma concordância de 96% entre os pixels segmentados por um radiologista experiente e o algoritmo aqui apresentado. Pelos resultados demonstrados neste trabalho, o algoritmo encontra-se em fase ótima para começar os testes de quantificação de tumores hepáticos em exames retrospectivos.Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Instituto de Biociências de Botucatu (IBB), Departamento de Física e Biofísica, Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), Departamento de Clínica Médica, Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), Departamento de Doenças Tropicias e Diagnóstico por Imagem, Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Instituto de Biociências de Botucatu (IBB), Departamento de Física e Biofísica, Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), Departamento de Clínica Médica, Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), Departamento de Doenças Tropicias e Diagnóstico por Imagem, Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Rodrigues, Bruna Teiga [UNESP]Alvarez, Matheus [UNESP]Souza, Rafael Toledo Fernandes [UNESP]Romeiro, Fernando Gomes [UNESP]Pina, Diana Rodrigues de [UNESP]Trindade, André Petean [UNESP]Miranda, José Ricardo de Arruda [UNESP]2016-07-07T12:35:33Z2016-07-07T12:35:33Z2012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article187-191application/pdfhttp://www.rbfm.org.br/index.php/rbfm/article/view/217Revista Brasileira de Física Médica, v. 6, n. 3, p. 187-191, 2012.1984-9001http://hdl.handle.net/11449/140815ISSN1984-9001-2012-06-03-187-191.pdf3468567007064752Currículo Lattesreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporRevista Brasileira de Física Médicainfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-08-15T15:22:33Zoai:repositorio.unesp.br:11449/140815Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-15T15:22:33Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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This paper presents an original methodology of liver tumors segmentation, based on wavelet transform. A virtual phantom was constructed with the same mean and standard deviation of the intensity of gray presented by the measured liver tissue. The optimized algorithm had a sensitivity ranging from 0.81 to 0.83, with a specificity of 0.95 for differentiation of hepatic tumors from normal tissues. We obtained a 96% agreement between the pixels segmented by an experienced radiologist and the algorithm presented here. According to the results shown in this work, the algorithm is optimal for the beginning of the tests for quantification of liver tumors in retrospective surveys. |
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