Técnicas para segmentação de tumor cerebral em imagens de ressonância magnética (2016)
- Authors:
- USP affiliated author: OLIVEIRA, GUSTAVO CASAGRANDE - EESC
- School: EESC
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; GLIOMA; MATLAB; RESSONÂNCIA MAGNÉTICA; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Algoritmo genético; Computer vision; Computer-aided diagnosis; Diagnóstico auxiliado por computador; Genetic algorithm; MATLAB; Magnetic resonance; Segmentation; Segmentação
- Language: Português
- Abstract: Neste trabalho realizou-se a implementação de diferentes métodos computacionais para segmentação de tumores do tipo glioma em imagens de ressonância magnética da modalidade FLAIR, com o intuito de comparar, utilizando o mesmo conjunto de dados, diferentes técnicas propostas na literatura e identificar os parâmetros e condições que possibilitam alcançar o melhor desempenho na tarefa de segmentação do tumor cerebral. Um experimento de otimização foi realizado, consistindo de duas etapas. Na etapa de treinamento, escolheu-se alguns dos parâmetros numéricos de cada um dos algoritmos e variou-se o valor destes parâmetros, testando-se os algoritmos num conjunto que contém 30 imagens. O grupo de valores que produziu os melhores resultados foi selecionado para a segunda fase. Na etapa de testes, os algoritmos analisaram um novo grupo de 15 imagens. O experimento foi finalizado verificando-se o desempenho médio de cada algoritmo no grupo de testes. Foi possível atingir e superar a meta de coeficiente Dice de similaridade (DSC) médio de 60%, atingindo-se aproximadamente 70% na fase de testes. Os resultados indicam que o método de seleção iterativa de limiar de segmentação e a técnica de agrupamento por algoritmo genético são ferramentas úteis que podem ser utilizadas como passo inicial da segmentação. Para o algoritmo genético, destacam-se as diferenças entre a versão implementada neste trabalho e a versão original: menor número de cromossomos na população, seleção dos grupos com as duas maiores intensidades médias, e uso de, no máximo, cinco grupos para realizar a segmentação dos pixels. Em especial, o filtro de vizinhança, a operação de seleção de maior componente e a operação morfológica de fechamento mostraram-se úteis no refinamento da segmentação, mas métodos mais avançados são necessários para atingir maiores valores de DSC. Verificou-se também aimportância de trabalhar com conjuntos de imagens que representem as diversas situações e desafios presentes na prática clínica, de forma que os experimentos realizados possam refletir o desempenho que seria apresentado quando o software fosse utilizado por médicos em situações clínicas reais, onde exames são realizados em condições diversas e as imagens apresentam qualidade muito variada
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2016
-
ABNT
OLIVEIRA, Gustavo Casagrande. Técnicas para segmentação de tumor cerebral em imagens de ressonância magnética. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d0047f0e-412f-41f2-8804-c421172d7c1c/Oliveira_Gustavo_Casagrande_tcc.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Oliveira, G. C. (2016). Técnicas para segmentação de tumor cerebral em imagens de ressonância magnética (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d0047f0e-412f-41f2-8804-c421172d7c1c/Oliveira_Gustavo_Casagrande_tcc.pdf -
NLM
Oliveira GC. Técnicas para segmentação de tumor cerebral em imagens de ressonância magnética [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d0047f0e-412f-41f2-8804-c421172d7c1c/Oliveira_Gustavo_Casagrande_tcc.pdf -
Vancouver
Oliveira GC. Técnicas para segmentação de tumor cerebral em imagens de ressonância magnética [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d0047f0e-412f-41f2-8804-c421172d7c1c/Oliveira_Gustavo_Casagrande_tcc.pdf
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