A área médica tem se beneficiado das ferramentas construídas pela Computação e, ao mesmo tempo, tem impulsionado o desenvolvimento de novas técnicas em diversas especialidades da Computação. Dentre estas técnicas a segmentação tem como objetivo separar em uma imagem objetos de interesse, podendo chamar a atenção do profissional de saúde para áreas de relevância ao diagnóstico. Além disso, os resultados da segmentação podem ser utilizados para a reconstrução de modelos tridimensionais, que podem ter características extraídas que auxiliem o médico em tomadas de decisão. No entanto, a segmentação de imagens médicas ainda é um desafio, por ser extremamente dependente da aplicação e das estruturas de interesse presentes na imagem. Esta dissertação apresenta uma técnica de segmentação semiautomática do endocárdio do ventrículo esquerdo em conjuntos de imagens cardíacas de Ressonância Magnética Nuclear. A principal contribuição é a segmentação considerando todas as imagens provenientes de um exame, por meio da propagação dos resultados obtidos em imagens anteriormente processadas. Os resultados da segmentação são avaliados usando-se métricas objetivas como overlap, entre outras, comparando com imagens fornecidas por especialistas na área de Cardiologia / The medical field has been benefited from the tools built by Computing and has promote the development of new techniques in diverse Computer specialties. Among these techniques, the segmentation aims to divide an image into interest objects, leading the attention of the specialist to areas that are relevant in diagnosys. In addition, segmentation results can be used for the reconstruction of three-dimensional models, which may have extracted features that assist the physician in decision making. However, the segmentation of medical images is still a challenge because it is extremely dependent on the application and structures of interest present in the image. This dissertation presents a semiautomatic segmentation technique of the left ventricular endocardium in sets of cardiac images of Nuclear Magnetic Resonance. The main contribution is the segmentation considering all the images coming from an examination, through the propagation of the results obtained in previously processed images. Segmentation results are evaluated using objective metrics such as overlap, among others, compared to images provided by specialists in the Cardiology field

A área médica tem se beneficiado das ferramentas construídas pela Computação e, ao mesmo tempo, tem impulsionado o desenvolvimento de novas técnicas em diversas especialidades da Computação. Dentre estas técnicas a segmentação tem como objetivo separar em uma imagem objetos de interesse, podendo chamar a atenção do profissional de saúde para áreas de relevância ao diagnóstico. Além disso, os resultados da segmentação podem ser utilizados para a reconstrução de modelos tridimensionais, que podem ter características extraídas que auxiliem o médico em tomadas de decisão. No entanto, a segmentação de imagens médicas ainda é um desafio, por ser extremamente dependente da aplicação e das estruturas de interesse presentes na imagem. Esta dissertação apresenta uma técnica de segmentação semiautomática do endocárdio do ventrículo esquerdo em conjuntos de imagens cardíacas de Ressonância Magnética Nuclear. A principal contribuição é a segmentação considerando todas as imagens provenientes de um exame, por meio da propagação dos resultados obtidos em imagens anteriormente processadas. Os resultados da segmentação são avaliados usando-se métricas objetivas como overlap, entre outras, comparando com imagens fornecidas por especialistas na área de Cardiologia / The medical field has been benefited from the tools built by Computing and has promote the development of new techniques in diverse Computer specialties. Among these techniques, the segmentation aims to divide an image into interest objects, leading the attention of the specialist to areas that are relevant in diagnosys. In addition, segmentation results can be used for the reconstruction of three-dimensional models, which may have extracted features that assist the physician in decision making. However, the segmentation of medical images is still a challenge because it is extremely dependent on the application and structures of interest present in the image. This dissertation presents a semiautomatic segmentation technique of the left ventricular endocardium in sets of cardiac images of Nuclear Magnetic Resonance. The main contribution is the segmentation considering all the images coming from an examination, through the propagation of the results obtained in previously processed images. Segmentation results are evaluated using objective metrics such as overlap, among others, compared to images provided by specialists in the Cardiology field