Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Costa, Addson Araujo Da |
| Orientador(a): |
Carvalho, Bruno Motta De |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25979
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Resumo: |
A segmentação precisa de tecidos pulmonares é de grande importância em várias tarefas de diagnóstico. Um simples e rápido algoritmo para segmentação de tecidos pulmonares é proposto aqui. O método combina várias operações simples de processamento de imagem para alcançar a segmentação final e pode ser dividido em dois problemas. O primeiro é a segmentação pulmonar, que consiste na identificação de regiões como fundo, traqueia, veias, pulmões esquerdo e direito, que é um processo dificultado pela presença de ruído, artefatos, baixo contraste, e doenças e remoções cirúrgicas. O segundo é a segmentação dos lóbulos pulmonares, onde o pulmão esquerdo deve ser dividido em dois lóbulos, superior e inferior, e o pulmão direito deve ser dividido em três lóbulos, superior, inferior e médio. Essa segundo problema é dificultado devido ao fato de que a membrana que separa os lóbulos, a pleura visceral, ser muito delicada e não ser claramente visível nos exames de tomografia computadorizada, além da ocorrência de procedimentos de lobectomia (remoção cirúrgica de lóbulos), doenças que degradam a qualidade da imagem, ou ruído na aquisição da imagem. Ambos os métodos foram desenvolvidos de forma a tornar todo o procedimento automático, tendo bons resultados já publicados na área de segmentação pulmonar, utilizando a metodologia de teste do desafio de sementação de pulmões LOLA11. |
