Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Athó, Fredy Edgar Carranza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Automatica hippocampus segmentation; Cloud mode; Consultas por similaridade; Content-based image retrieval; Image forest-transforms; Modelos de nuvens; Recuperação de imagens por conteúdo; Segmentação automática do hipocampo; Similarity queries; Transformada imagem floresta
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092011-154947/

O hipocampo é uma estrutura cerebral que possui importância primordial para o sistema de memória humana. Alterações no seus tecidos levam a doenças neurodegenerativas, tais como: epilepsia, esclerose múltipla e demência, entre outras. Para medir a atrofia do hipocampo é necessário isolá-lo do restante do cérebro. A separação do hipocampo das demais partes do cérebro ajuda aos especialistas na análise e o entendimento da redução de seu volume e detecção de qualquer anomalia presente. A extração do hipocampo é principalmente realizada de modo manual, a qual é demorada, pois depende da interação do usuário. A segmentação automática do hipocampo é investigada como uma alternativa para contornar tais limitações. Esta dissertação de mestrado apresenta um novo método de segmentação automático, denominado Modelo de Nuvem de Similaridade (Similarity Cloud Model - SimCM). O processo de segmentação é dividido em duas etapas principais: i) localização por similaridade e ii) ajuste de nuvem. A primeira operação utiliza a nuvem para localizar a posição mais provável do hipocampo no volume destino. A segunda etapa utiliza a nuvem para corrigir o delineamento final baseada em um novo método de cálculo de readequação dos pesos das arestas. Nosso método foi testado em um conjunto de 235 MRI combinando imagens de controle e de pacientes com epilepsia. Os resultados alcançados indicam um rendimento superior tanto em efetividade (qualidade da segmentação) e eficiência (tempo de processamento), comparado com modelos baseados em grafos e com modelos Bayesianos. Como trabalho futuro, pretendemos utilizar seleção de características para melhorar a construção da nuvem e o delineamento dos tecidos