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Segmentação de placas de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética usando modelos de mistura finita de Gaussianas e atlas anatômicos

Processo: 12/16928-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de novembro de 2012
Vigência (Término): 31 de outubro de 2013
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
Pesquisador responsável:Ricardo José Ferrari
Beneficiário:Bruno César Gregório da Silva
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Esclerose múltipla   Segmentação de imagens

Resumo

A esclerose múltipla (MS) é uma doença auto-imune, inflamatória e desmielinizante que ataca o sistema nervoso central. É considerada uma doença da substância branca (WM), pois normalmente as lesões de MS aparecem nesta área. Ressonância magnética (RM) multiespectral tem sido usada rotineiramente para diagnosticar e monitorar visualmente a MS por causa de suas excelentes propriedades, como alta resolução, boa diferenciação dos tecidos moles, e informações de contraste diferentes. No entanto, a avaliação visual de imagens de RM para a detecção de lesões MS é uma tarefa morosa e muito tediosa. O uso de atlas anatômicos probabilísticos tornou-se um instrumento valioso no processamento de imagens médicas. Tais atlas fornecem informação espacial das estruturas anatômicas e, portanto, permitem a integração de informações em algoritmos de processamento de imagem. Neste trabalho, propomos desenvolver um algoritmo automático para a segmentação de lesões de MS com base no modelo de mistura gaussiana (GMM). Visto que as lesões de MS aparecem principalmente nos tecidos da matéria branca, os atlas anatômicos probabilistos serão utilizados para auxiliar a estimativa do GMM e também para restringir a região de WM durante a classificação de imagens.