RIBEIRO, A. B. N. Segmentação dos vasos sanguíneos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada do tórax. 2013. 79 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2014-01-03T13:15:14Z
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Previous issue date: 2013 / Medical image analysis using computer vision techniques has become quite promising because of its improvement on the diagnostic accuracy of various pathologies. For this reason, pulmonology became an area of high concentration of projects involving methods of Digital Image Processing. The blood vessels segmentation in the lung is an important aid in the detection of pulmonary heart diseases. This process is performed by analyzing the results obtained with known diagnostic imaging exams, like chest Xrays, computed tomography (CT) scan, magnetic resonance imaging, scintigraphy and angiography. Pulmonary hypertension and cancer are examples of diseases that can be diagnosed with less subjectivity if performing vessels segmentation, three-dimensional visualization and attribute extraction of these images. Thus, several algorithms are developed with the objective of obtaining an optimal segmentation of these structures. Among those algorithms are active contours, fuzzy logic, 3D Region Growing, 3D multi-scale ltering algorithm and Expectation Maximization (EM). In this study, the blood vessels were extracted from lung CT scans of the chest using three methods. The rst is a combination of 3D Region Growing controlled by a Gaussian membership function and thresholding, the second is a hybrid segmentation by thresholding and Fuzzy Connectedness. Finally,the third refers to segmentation using the K-means classi er. The results and evaluation of applying these algorithms are presented. / A análise de imagens médicas por meio de técnicas de visão computacional tornou-se bastante promissora, principalmente pelo fato de aperfeiçoar a acurácia diagnóstica de diversas patologias. Por essas razão, a Pneumologia é considerada atualmente uma área de concentração de projetos que envolvem métodos de Processamento Digital de Imagens. A segmentação de vasos sanguíneos pulmonares é de bastante auxílio na detecção de cardiopatias pulmonares. Esse processo é realizado através da análise dos resultados obtidos por exame de diagnóstico por imagem, os quais se destacam as radiogra fias torácicas, tomografi a computadorizada (TC) do tórax, ressonância magnética, cintilografi a pulmonar e angiogra fia. A hipertensão pulmonar e o câncer são exemplos de doenças que podem ser diagnosticadas com menor subjetividade ao realizar a segmentação de vasos, visualização em três dimensões e extração de seus atributos. Devido a essa importância, diversos algoritmos são desenvolvidos com intuito de obter uma segmentação ótima destas estruturas. Dentre estes, encontram-se os métodos por contornos ativos, Lógica Fuzzy, Crescimento de Regiões, Filtragem Multi-escalar 3D e algoritmo Expectation Maximization (EM). Nesta dissertação, são segmentados os vasos sanguíneos pulmonares de imagens de tomogra fia computadorizada do tórax utilizando-se três métodos: uma combinação de Crescimento de Regiões 3D controlado por uma função de pertinência gaussiana e limiarização; um método híbrido de segmentação por Conectividade Fuzzy e limiarização; por m, a segmentação utilizando o classi cador K-médias. Os resultados obtidos pelas segmentações são analisados e comparados por meio de uma análise dos coe cientes de similaridade e sensibilidade. Os resultados da aplicação dos três métodos são caracterizados aceitáveis e compatíveis com os observados na literatura.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/7090 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Ribeiro, Alyson Bezerra Nogueira |
| Contributors | Cortez, Paulo César |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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