[pt] Esta tese apresenta o desenvolvimento e os resultados deste projeto de
doutorado, cujo objetivo, de caráter multidisciplinar, foi desenvolver uma
metodologia e uma ferramenta para segmentação de redes vasculares a partir de
imagens de tomografia computadorizada, utilizando procedimentos de
segmentação automática de imagens e visualização tridimensional de dados. A
metodologia sugerida segmenta a rede vascular iterativamente utilizando um
único ponto de partida. A abordagem utiliza um modelo de amostragem cônico
composto de várias camadas esféricas concêntricas ordenadas. Cada ponto
amostrado é avaliado utilizando-se uma medida de vascularidade proposta nesta
tese, que busca identificar pontos que pertencem a vasos. Um grafo dirigido é
então construído com os pontos selecionados e analisado para que se encontre
localmente cadeias de pontos conectados que compõem pedaços de ramos da rede
vascular. Cada segmento da rede vascular gera uma nova semente a partir da qual
uma nova amostragem é realizada e desta forma o procedimento iterativo se
repete até que toda a estrutura vascular seja segmentada. A metodologia foi
testada utilizando-se imagens sintéticas e reais. Dentre as imagens reais foram
segmentadas estruturas vasculares coronárias, carótidas, hepáticas, pulmonares
além de uma rede de fibras nervosas do sistema olfativo. Também foram extraídas
as topologias das redes vasculares. A avaliação foi quando possível quantitativa,
embora este tipo de dado muito raramente ofereça uma segmentação de
referência, e nestes casos a avaliação foi qualitativa e visual. Os resultados obtidos
confirmam o potencial do método e indicam direções para promover
desenvolvimentos futuros. / [en] This thesis presents the development and results of this PhD project, which objective, multidisciplinary, was to develop a methodology and a tool for segmenting vascular networks from CT images, using automatic segmentation procedures and visualization of three-dimensional images data. The suggested
methodology tracks a vascular network iteratively using a single starting point. The approach uses a conical sampling model composed of multiple concentric and ordered spherical layers. Each sampled point is evaluated using a measurement of vascularity proposed in this thesis, which seeks to identify points that belong to vessels. A directed graph is then built with the selected points and analyzed to find chains of connected points that make up pieces of branches of the vascular network. Each vascular segment found generates a new seed from which a new sampling is performed, and in this way the iterative procedure is repeated until the entire vascular structure is segmented. The methodology was tested using synthetic and real images. Among the real images several different vascular structures were segmented, such as coronary, carotid, hepatic, pulmonary and even a network of nerve fibers in the olfactory system. Vascular network topologies were also identified. The evaluation was quantitative where possible, although this type of data rarely provides a segmentation of reference, and apart from these cases the assessment was qualitative and visual. The results confirm the potential of the method and suggest directions for further developments.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:23618 |
| Date | 31 October 2014 |
| Creators | DARIO AUGUSTO BORGES OLIVEIRA |
| Contributors | RAUL QUEIROZ FEITOSA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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