Segmentação do lúmen em imagens de IOCT usando Fuzzy Connectedness e Reconstrução Binária Morfológica
AUTOR(ES)
Cardenas, Diego Armando Cardona, Moraes, Matheus Cardoso, Furuie, Sérgio Shiguemi
FONTE
Rev. Bras. Eng. Bioméd.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2013-03
RESUMO
No ano 2010, doenças cardiovasculares (CVD) causaram 33% do total das mortes no Brasil. Tomografia Ótica Coerente Intravascular (IOCT) é uma tecnologia que oferece imagens in vivo para detecção e monitoramento da progressão de CVD. O exame de IOCT permite mais precisão no diagnóstico; contudo, ainda é pequena a variedade de métodos quantitativos aplicados a IOCT na literatura, em comparação à outras modalidades relacionadas. Portanto neste trabalho é proposto um método de segmentação do lúmen, baseado em uma combinação de Fuzzy Connectedness, com múltiplas funções de afinidade, e Operações Morfológicas. As funções de afinidade usadas neste trabalho são: (I) Clássica, (II) Pesos Dinâmicos e (III) Bhattacharyya. Esta última é baseada no coeficiente de Bhattacharyya, utilizado habitualmente para speckle tracking. Primeiro, características não desejadas da imagem são atenuadas. Depois, informações da parede do vaso são obtidas utilizando Fuzzy Connectedness e um processo de binarização dinâmico. Finalmente, operações morfológicas são realizadas para melhorar o lúmen segmentado. Para avaliar o método proposto, um conjunto de 130 imagens advindas de humanos, porcos, e coelhos foram segmentadas e comparadas com seus respectivos "Gold Standards" feitos por especialistas. Uma média de verdadeiros positivos (TP%) = 98,08 e de falsos positivos (FP%) = 2,34 foram obtidas. Com isso, o método proposto resultou em uma maior eficácia do que os estudos publicados anteriormente, encorajando seu uso.
ASSUNTO(S)
tomografia ótica coerente intravascular segmentação fuzzy connectedness bhattacharyya operações morfológicas
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