Resumo: A ressonância magnética é uma modalidade de imagens que tem muitas aplicações em medicina e em especial em estudos do cérebro. Um dos seus pontos fortes é o alto contraste que produz em tecidos moles, o qual possibilita a utilização de imagens em diagnósticos de anomalias e planejamento de procedimentos cirúrgicos. Este trabalho investiga métodos de segmentação de tecidos cerebrais que usam campos aleatórios de Markov e algoritmos genéticos. O algoritmo genético tem o objetivo de melhorar o processo de segmentação por meio da determinação de parâmetros iniciais. Os resultados obtidos neste processo são comparados com imagens segmentadas manualmente por especialistas. Além disso, o resultado da segmentação permite a classificação de estruturas e a determinação de novos parâmetros, os quais auxiliam no processo de criação de imagens tridimensionais do cérebro.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/25097 |
Date | 08 February 2011 |
Creators | Milsztajn, Flavio |
Contributors | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática, Geus, Klaus de |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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