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Tipo: Tese
Título: Método de superfícies ativas usando local binary patterns (LBP) aplicado na segmentação de lobos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada do tórax
Autor(es): Cavalcante, Tarique da Silveira
Orientador: Cortez, Paulo César
Palavras-chave: Teleinformática;Processamento de imagens - Técnicas digitais;Processamento de imagens
Data do documento: 2016
Citação: CAVALCANTE, T. S. Método de superfícies ativas usando local binary patterns (LBP) aplicado na segmentação de lobos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada do tórax. 2016. 181 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016.
Resumo: Em diversas aplica¸c˜oes de an´alise de imagens m´edicas, o processo de segmenta¸c˜ao de imagens, seja autom´atico ou manual, ´e uma tarefa presente. Uma segmenta¸c˜ao correta fornece informa¸c˜oes para inspe¸c˜ao de estruturas anatˆomicas, para a identifica¸c˜ao de doen¸cas e acompanhamento de seu progresso e at´e mesmo para o planejamento cir´urgico e simula¸c˜ao. Logo, o papel da segmenta¸c˜ao de imagens ´e essencial em qualquer sistema de an´alise de imagens m´edicas. Dentre as t´ecnicas de segmenta¸c˜ao presentes na literatura, a t´ecnica de modelos ativos ´e uma das abordagens mais populares durante as duas ´ultimas d´ecadas e tem sido amplamente utilizada em segmenta¸c˜ao de imagens m´edicas, obtendo um sucesso consider´avel. Os modelos ativos que atuam em aplica¸c˜oes tridimensionais s˜ao denominados de M´etodos de Superf´ıcies Ativas (MSA), que por sua vez tˆem sido bastante utilizados na segmenta¸c˜ao de objetos 3D, evoluindo sob a influˆencia de suas energias at´e convergir para a superf´ıcie desejada. Neste sentido, tendo em vista que a extra¸c˜ao de superf´ıcie ´e essencial para a obten¸c˜ao de uma correta segmenta¸c˜ao, a presente tese realiza um estudo sobre MSA, identificando suas vantagens e limita¸c˜oes, e prop˜oe um novo MSA para a segmenta¸c˜ao de lobos pulmonares em imagens de TC. Esta novo MSA tem como contribui¸c˜oes for¸cas internas para malhas n˜ao estruturadas, energias externas baseadas em textura LBP e matriz Hessiana, al´em de inicializa¸c˜ao autom´atica por lobo pulmonar. Para validar a proposta ´e realizado um estudo comparativo da atua¸c˜ao das for¸cas internas em imagens sint´eticas, al´em da compara¸c˜ao da segmenta¸c˜ao dos lobos pulmonares obtida pelo m´etodo proposto com a segmenta¸c˜ao de um padr˜ao ouro realizado por uma junta m´edica especialista. Os resultados comprovam que as for¸cas internas apresentam bom desempenho na segmenta¸c˜ao de imagens sint´eticas com valores de distˆancia m´edia menores que 1 voxel e com medidas de ajuste maiores do que 0,95. A inicializa¸c˜ao autom´atica tamb´em obteve resultados relevantes, com taxa de acerto geral igual a 94%. Por fim, os valores obtidos para a segmenta¸c˜ao dos lobos pulmonares permitem validar o m´etodo proposto com valores de distˆancia m´edia igual a 1,93 mm e valores de ajuste de tamanho e de forma de 0,98 e 0,89, respectivamente. Neste contexto, conclui-se que as m´etricas apresentadas neste trabalho s˜ao suficientes para validar a segmenta¸c˜ao lobar obtida nesta tese
Abstract: In several applications involving medical image analysis, the process of image segmentation, be it automatic or manual, is a present task. An accurate segmentation provides information for inspection of anatomical structures, to identify diseases and monitoring of its progress, and even for surgical planning and simulation. Thus, the role of image segmentation is essential in any medical image analysis system. Among the segmentation techniques in the literature, the active models technique is one of the most popular approaches of the last two decades and has been widely used in medical image segmentation, achieving considerable success. Active models that are applied on three-dimensional applications are called Active Surfaces Methods (ASM), which has been widely used in the segmentation of 3D objects, evolving under the influence of their energy to converge to the desired surface. So, knowing how essential surface extraction is to obtain an accurate segmentation, this thesis conducts a study on ASM, identifying its advantages and limitations, and proposes a new ASM to the segmentation of pulmonary lobes on CT images. The new ASM has as contributions internal forces for unstructured meshes, external energies based on LBP texture and Hessian matrix, and automatic initialization for each lobe. In order to validate this proposal, a comparative study of the performance of the internal forces in synthetic images, along with the comparison of the segmentation of lung lobes obtained by the proposed method with the segmentation of a gold standard carried out by an expert medical board will be conducted. The results show that the internal forces performs well, providing synthetic images segmentation with average distance of less than 1 voxel and adjustment measures of 0.95. The automatic initialization has also achieved significant results, with overall hit rate of 94%. Finally, the rates obtained for pulmonary lobe segmentation allows validation of the proposed method with average distance values of 1.93 mm and rates of size and form adjustment of 0.98 and 0.89, respectively. Thus, it is concluded that the obtained metric is sufficient to validate the lobar segmentation obtained in this thesis
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/19549
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