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Previous issue date: 2013-08-21 / A segmentação de imagens é uma tarefa de fundamental importância para o desenvolvimento de soluções baseadas em diagnóstico assistido por computador, com diversas aplicações na análise de imagens médicas. Mais especificamente, estudos que envolvem o processamento de imagens de pulmão têm crescido rapidamente motivados pelo interesse na redução da elevada mortalidade provocada pelas doenças malignas deste órgão. Para aperfeiçoar o desempenho nestas aplicações é importante por um lado realizar medições e mapear adequadamente as caracterizações dos pulmões e de suas anomalias, além de desenvolver técnicas automáticas de processamento das imagens que consigam lidar com restrições de tempo e que eliminem o esforço de radiologistas na segmentação manual das imagens.
Diversas abordagens são utilizadas para a segmentação pulmonar, cada uma com vantagens e também deficiências. Este trabalho, em particular, apresenta um algoritmo voltado para a segmentação automática de imagens do pulmão baseado na combinação de técnicas de processamento de imagens coletadas de Tomografia Computadorizada por raio-x com propriedades matemáticas extraídas das imagens de pulmão, as quais servem de base para a estrutura do algoritmo. O trabalho investiga duas técnicas típicas para segmentação de imagens e, a partir da observação do comportamento e desempenho apresentado, é desenvolvido um novo método para a segmentação pulmonar que procura minimizar as deficiências encontradas nos algoritmos investigados. Os experimentos realizados avaliam o desempenho do novo algoritmo, bem como os valores das propriedades matemáticas e dos parâmetros estruturais utilizados ao longo do desenvolvimento do algoritmo, e comparam os resultados dos métodos em relação à sensibilidade, especificidade, acurácia, precisão, f-escore, coeficiente Dice, tempo de processamento e área-perímetro-solidez da região pulmonar segmentada, com o padrão referencial segmentado por um especialista. Os métodos são testados com 1173 imagens reais coletadas de 22 pacientes de um grande hospital e os resultados demonstraram que a combinação de técnicas de processamento de imagens tradicionais com propriedades matemáticas apresenta um desempenho satisfatório para a segmentação pulmonar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11617 |
| Date | 21 August 2013 |
| Creators | França Filho, Cleunio Bezerra de |
| Contributors | Vasconcelos, Germano Crispim, Diniz, Paula Rejane Beserra |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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