Segmentação da coluna vertebral humana por meio do processamento de imagens externas da região dorsal

• Autor(a) principal: Paulo, Jean Vitor de
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/153829
• topic: Coluna vertebral; Processamento de imagens; Entropia; RMSD; Spine; Image processing; Entropy

Neste trabalho avaliou-se a segmentação da coluna vertebral humana utilizando imagens externas da região dorsal. A avaliação foi realizada utilizando imagens de 70 pessoas (58 mulheres e 12 homens). Essas imagens foram agrupadas por meio da associação entre a quantidade de informação existente, dado pelo valor de entropia da imagem e uma avaliação qualitativa de visibilidade da musculatura paravertebral, realizada por três avaliadores. A segmentação foi feita utilizando um algoritmo, chamado DISLo (Dorsal Image Spine Locator), que processa imagens da região dorsal baseando-se na informação visível. Após o processamento, o algoritmo DISLo produz uma imagem binária contendo uma linha de pixels de intensidade 255 que representam a coluna vertebral identificada. Aplicando o algoritmo em todas as imagens, obteve-se uma segmentação de mais de 75% da coluna vertebral na maioria dos casos (40 imagens), e na minoria (4 imagens), menos de 25%. Posteriormente, para avaliar a qualidade da segmentação, utilizou-se o RMSD (Root Mean Square Deviation) calculado entre os pixels da segmentação automática do DISLo e outra realizada de modo manual, obtida da média de 9 avaliações realizadas por três avaliadores. Pôde-se verificar que as segmentações possuem uma exatidão maior em imagens com mais entropia, bem como possuem uma diferença no RMSD de +-2 pixels quando comparadas a imagens radiográficas. Portanto, a utilização de imagens externas da região dorsal para identificação da coluna vertebral é viável e apresenta uma maneira confiável para avaliação da mesma.