| Processo: | 13/08240-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 05 de setembro de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 04 de agosto de 2014 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia |
| Pesquisador responsável: | Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques |
| Beneficiário: | Henrique Tomaz Do Amaral Silva |
| Supervisor: | Colin Studholme |
| Instituição Sede: | Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Washington, Estados Unidos |
| Vinculado à bolsa: | 10/10979-6 - Validação clínica do uso da entropia de tsallis no co-registro de neuroimagens para a localização da zona epileptogênica utilizando o statistical parametric mapping (spm), BP.DR |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Co-registro | Ct | Entropia de TSallis | Mri | Pet | validação | Processamento de Imagens Médicas |
Resumo O co-registro de imagens médicas exerce um importante papel na determinação de alterações topográficas e morfológicas para fins de diagnostico funcional e propostas terapêuticas. Os softwares de alinhamento manual e semi-automáticos ainda continuam sendo utilizado, entretanto eles são subjetivos e tomam um tempo precioso dos especialistas. Métodos automáticos são mais robustos e independentes do usuário, porém seu fator crítico é a fidedignidade. A medida de similaridade que utiliza a Informação Mútua (IM) com base na entropia de Shannon (IMS) é o método automático mais comum que tem sido utilizado atualmente em imagens médicas, embora algoritmos supostamente mais fidedignos tem sido propostos na última década sugerindo melhorias e outras entropias, tal como Studholme , que em estudo prévio demonstrou que a Informação Mútua Normalizada (IMN) fornece uma medida de entropia invariante para o co-registro de imagens médicas 3D [Studholme et. al., 1999].Para certas classes de sistemas físicos que possuem interações de longo alcance, memórias de longo tempo e estrutura fractal; é necessário estender a teoria clássica de Shannon.A relevância da geometria fractal no processamento de imagens médicas é explicada pela auto-similaridade observada nas imagens de estruturas biológicas com uma resolução finita. Inspirado pelo conceito multifractal, Constantino Tsallis propôs uma generalização da estatística de Boltzmann-Gibbs-Shannon (BGS) com base na entropia de formalismo generalizada. Neste projeto nós descrevemos um conjunto de experimentos para avaliar a aplicabilidade da entropia de Tsallis na Informação Mútua (IMT) como uma função de custo para o co-registro de Tomografia por Emissão de Pósitrons (TEP) e Tomografia Computadorizada (TC). O efeito da mudança de sobreposição nas entropias atuais (IMS e IMN) e na medida proposta (IMT) será comparado usando um modelo simples de imagem e experimentos em dados de imagens clínicas, como proposto por Colin Studholme, citado anteriormente. (AU) | |
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