Patient specific mesh generation

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Rampon, Wagner Gonçalves
Orientador(a): Maciel, Anderson
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/138235
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre segmentação de volumes médicos e uma solução para se obter malhas poligonais de pacientes específicos para uso em simulações de cirurgia. Malhas de pacientes específicos são importantes para planejamento de intervenções cirúrgicas e permitem uma melhor visualização de condições patológicas em um paciente, coisa não obtível em malhas geradas artisticamente. Nós analisamos quais são os fatores complicantes para se obter estas malhas de um paciente específico usando apenas imagens médicas obtidas em exames padrões. Para isso, nós revisamos diversos métodos existentes para segmentação de volumes médicos. Isso nos levou a definir os problemas com as técnicas existentes, e a desenvolver um método que não sofra destes problemas, utilizando pouca interação humana e não tendo dependências de mais dados que não o exame do paciente. Nosso alvo para obter malhas especificas foram órgãos de tecido mole, que são um caso especialmente complicado da área, graças a várias questões relacionadas às imagens médicas e à anatomia humana. Atacamos esse problema aplicando modificações geométricas em malhas especiais, que deformam até atingir a forma dos órgãos que se deseja segmentar. Os resultados mostram que nossa técnica conseguiu obter malhas específicas de pacientes a partir de volumes médicos com qualidade superior a de outros algoritmos de mesma classe. Graças a simplicidade do método desenvolvido, nossos resultados são facilmente implementáveis e reproduzidos.