As técnicas de processamento digital de imagens têm sido vastamente aplicadas às imagens médicas. Um dos benefícios ocasionado por estas ferramentas é o de prover medidas de parâmetros que são difíceis de estimar e suscetíveis a viés do médico. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver um software semi-automático de segmentação das áreas isquêmicas, core e penumbra, no acidente vascular cerebral, utilizando técnicas de segmentação por limiarização e baseada em regiões. Os dois algoritmos de segmentação (estatística local e limiarização) foram aplicados aos mapas de perfusão, calculados em um software separado, o stroketool-ct (Wittsack, University of Duesseldorf, Alemanha). Este software dispõe de três métodos de cálculo dos mapas, a partir das imagens de tomografia computadorizada de perfusão, que diferem no modelo matemático utilizado. O software aqui desenvolvido funciona como um módulo do stroketool-ct, não tendo acesso ao código fonte, apenas às estruturas de dados. O algoritmo de estatística local funciona através da expansão de uma amostra selecionada pelo usuário, na região isquêmica de interesse. Os resultados obtidos pelo algoritmo de estatística local foram comparados, através de um algoritmo de quantificação, com o padrão ouro, que consistiu na segmentação manual das regiões isquêmicas realizada pelo médico especialista. Respeitando as limitações pertinentes à técnica aplicada, os resultados obtidos pelo software de segmentação se mostraram satisfatórios. O algoritmo de limiarização utiliza os limiares fisiológicos de perfusão sangüínea estabelecidos na literatura para distinguir as áreas isquêmicas. A confiabilidade da segmentação reside no método específico de cálculo dos mapas de perfusão adotado. Além disso, os algoritmos fizeram o display dos resultados da segmentação em menos de 5 minutos em um computador pessoal, um tempo de espera razoável para o especialista que pode utilizar o resultado da segmentação do algoritmo para a tomada de decisão sobre a aplicação de terapia trombolítica / The techniques of digital image processing have been widely applied to medical imaging. One of the benefits brought about by these tools is to provide measurements of parameters that are difficult to estimate and likely to bias the physician. This study aimed to develop semi-automatic software of segmentation of the ischemic areas, core and penumbra in stroke, using techniques of thresholding and segmentation based on regions. The two segmentation algorithms (thresholding and local statistics) were applied to the perfusion maps that are calculated in a separate software, the stroketool-ct (Wittsack, University of Duesseldorf, Germany). This package provides three methods of calculation of maps, from images of perfusion computer tomography, which differ in the mathematical model used. The software developed here serves as a module stroketool-ct, not having access to source code, only the data structures. The statistical algorithm expands from a sample selected by the user, in the ischemic region of interest. The results obtained by the local statistical algorithm were compared by an algorithm of quantification with the gold standard, which is the manual segmentation of ischemic regions performed by the specialist. In spite of the limitations inherent to the technique applied, the results obtained by the local statistic algorithm were satisfactory. The thresholding algorithm uses the physiological perfusion thresholds established in the literature to distinguish the ischemic areas. The reliability of the segmentation obtained by thresholding algorithm resides on the specific method for the calculation of the perfusion maps that were adopted. Moreover, the algorithms provided the display of the segmentation results in less than 5 minutes in a standard computer, a reasonable waiting time for the specialist who can use the feedback to make the decision of whether applying the thrombolytic therapy
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-20052011-175957 |
| Date | 10 March 2011 |
| Creators | Contin, Lilian |
| Contributors | Garrido, Grizelda Esther Jara de |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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