Estudo comparativo de técnicas de segmentação automática de imagens médicas por modelos de forma
| dc.contributor.advisor | Martins, Samuel Botter | |
| dc.contributor.author | Galerani, Bruno Henrique | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-15T15:35:17Z | |
| dc.date.available | 2024-03-15T15:35:17Z | |
| dc.date.issued | 2017-12-12 | |
| dc.description.abstract | Imagens médicas são fundamentais para a medicina moderna, uma vez que permitem que especialistas visualizem e estudem estruturas internas do corpo humano sem a necessidade de técnicas ou procedimentos invasivos. Uma importante etapa para uma análise quantitativa e qualitativa de estruturas anatômicas, como órgãos e tumores, é a segmentação da imagem médica, consistida por duas tarefas fortemente acopladas, conhecidas como reconhecimento e delineamento, ou seja, localizar objetos na imagem e determinar as fronteiras dos mesmos. Diversas técnicas automáticas de segmentação de imagens médicas têm sido propostas, as quais utilizam-se de conhecimentos prévios sobre os objetos a serem segmentados para realizar a segmentação de uma imagem. Este trabalho objetiva o estudo e desenvolvimento de três técnicas automáticas por modelos de forma, conhecidas como single atlas, multi-atlas label fusion e atlas probabilístico. As técnicas foram comparadas em uma base de imagens de ressonância magnética T1 de pacientes com epilepsia capturadas antes e após os procedimentos cirúrgicos. | |
| dc.description.abstract2 | Medical images are critical for the modern medicine as they allow specialists to visu alize and study structures within the human body without the need for invasive techniques or procedures. An important step for a quantitative and qualitative analysis of anatomical structures, such as organs and tumors, is the segmentation of the medical image, consisting of two strongly coupled tasks known as recognition and delineation, i.e., to locate objects in the image and to determine their borders. Several automatic techniques of segmentation of medical images have been proposed, which use previous knowledge about the objects to be segmented to perform the segmentation of an image. This work aims at the study and development of three automatic techniques by shape models, known as single atlas, multi-atlas label fusion and probabilistic atlas. The techniques were compared on a data set of patients with epilepsy, with T1 magnetic resonance images taken before and after surgical procedures. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | GALERANI, Bruno Henrique. Estudo comparativo de técnicas de segmentação automática de imagens médicas por modelos de forma. 2017. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus Campinas, 2017. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/718 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | CAMPINAS | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Imagens médicas | |
| dc.subject.keywords | Segmentação automática | |
| dc.subject.keywords | Modelos de forma | |
| dc.title | Estudo comparativo de técnicas de segmentação automática de imagens médicas por modelos de forma | |
| dc.title.alternative | Comparative study of automatic segmentation techniques for medical images using shape models | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |