Métodos de contornos ativos Crisp adaptativo 2D e 3D aplicados na segmentação dos pulmões em imagens de tomografia computadorizada do tórax - Rebouças Filho, Pedro Pedrosa (2013)
REBOUÇAS FILHO, P. P. Métodos de contornos ativos Crisp adaptativo 2D e 3D aplicados na segmentação dos pulmões em imagens de tomografia computadorizada do tórax. 2013. 157 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. === Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2013-06-17T14:32:11Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_pprebouçasfilho.pdf: 6036840 bytes, checksum: 85def16e610e2114ec240e3abdded7e8 (MD5) === Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2013-06-17T16:39:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_pprebouçasfilho.pdf: 6036840 bytes, checksum: 85def16e610e2114ec240e3abdded7e8 (MD5) === Made available in DSpace on 2013-06-17T16:39:57Z (GMT). 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This method consists in tracing an initial curve, around or inside the object of interest, wich deform itself according to forces that act over the same, shifting to the object edge. This process is performed by successive iterations of minimization of a given energy, associated to the curve. In this context, this work proposes a new aproach for lung segmentation of chest CT images, which is called Adaptative Crisp Active Contour Method. This ACM is an improvement the previous developed Crisp ACM. The purpose of this new ACM is to increase accuracy, decrease analysis time and reduce segmentation subjectivity in the manual analysis of specialized doctors. This method is proposed to isolated images segmentation or the complete exam, being first in 2D, then expanding to 3D. The 2D Adaptative Crisp ACM is compared to ACMs THRMulti, THRMod, GVF, VFC, Crisp and also with the system SISDEP, being this evaluation performed by using a set of 36 manually segmented images by one pulmonologist. The 3D Adaptative Crisp ACM is applied on lung segmentation in CT exams and compared with the 3D Region Growing method, which segmentation results were evaluated by two pulmonologists. The obtained results shows that the proposed methods are superior to the other methods on lung segmentation in chest CT images, both as in one image by 2D Adaptative Crisp ACM as in full exam by the 3D Adaptative Crisp ACM. Thus, it is possible to conclude that these method can integrate systems to aid medical diagnosis in the field of pulmonology. === Sistemas computacionais vêm desempenhando papel importante em várias áreas da medicina, notadamente no auxílio ao diagnóstico médico por imagem. Neste sentido, estudos na área de Visão Computacional são realizados para desenvolver técnicas e sistemas capazes de detectar automaticamente diversas doenças. Dentre os exames existentes que permitem o auxílio ao diagnóstico e a aplicação de sistemas computacionais em conjunto, destaca-se a Tomografia Computadorizada (TC) que possibilita a visualização de órgãos internos, como por exemplo, o pulmão e suas estruturas. Sistemas de Vis~ao Computacional utilizam estas imagens obtidas por exames de TC para extrair informação por meio de técnicas com a finalidade de segmentar, reconhecer e identificar detalhes da região de interesse nestas imagens. Este trabalho centraliza seus esforços na etapa de segmentação dos pulmões a partir de imagens de TC, empregando-se, para tanto, técnicas baseadas em Método de Contorno Ativo (MCA), também conhecido como emphsnake. Este método consiste em traçar uma curva inicial, em torno ou dentro de um objeto de interesse, deformando-a conforme algumas forças que atuam sobre a mesma, deslocando-a até as bordas do objeto. Este processo é realizado por iterações sucessivas de minimização de uma dada função energia, associada à curva. Neste contexto, esta tese propõe um novo método para a segmentação dos pulmões em imagens de TC do tórax denominado Método de Contorno Ativo Crisp Adaptativo. Este MCA é o aperfeiçoamento do MCA Crisp desenvolvido em um estudo anterior, que visa aumentar a precisão, diminuir o tempo de análise e reduzir a subjetividade na segmentação e análise dos pulmões dessas imagens pelos médicos especialistas. Este método é proposto para a segmentação de uma imagem isolada ou do exame completo, sendo primeiramente em 2D e expandido para 3D. O MCA Crisp Adaptativo 2D é comparado com os MCAs THRMulti, THRMod, GVF, VFC, Crisp e também com o sistema SISDEP, sendo esta avaliação realizada utilizando como referência 36 imagens segmentadas manualmente por um pneumologista. Já o MCA Crisp Adaptativo 3D é aplicado na segmentação dos pulmões em exames de TC e comparado com o método Crescimento de Regiões 3D, cujos resultados das segmentações são avaliados por 2 médicos pneumologistas. Os resultados obtidos demonstram que os métodos propostos são superiores aos demais na segmentação dos pulmões em imagens de TC do tórax, tanto em uma imagem pelo MCA Crisp Adaptativo 2D, como em exames completos pelo MCA Crisp Adaptativo 3D. Deste modo, pode-se concluir que estes métodos podem integrar sistemas de auxílio ao diagnóstico médico na área de Pneumologia.