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Segmentação Tri Dimensional do Crânio para o monitoramento de alterações ósseas aplicada à Odontologia

Processo: 12/24036-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2013
Vigência (Término): 30 de novembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Do Espirito Santo Batista Neto
Beneficiário:Oscar Alonso Cuadros Linares
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):15/12771-7 - Segmentação tridimensional do crânio para monitoramento de alterações ósseas em odontologia, BE.EP.DR
Assunto(s):Redes complexas

Resumo

A tomografia computadorizada desempenha um papel fundamental no diagnóstico e análise de tratamentos como, por exemplo, as alterações dos ossos do crânio no decorrer do tempo para aplicações em Odontologia. Este processo é conduzido por profissionais ortodontistas, e consiste da utilização de ferramentas que manipulam dados 3D e geram segmentações de estruturas anatômicas importantes. No entanto, estas ferramentas não são satisfatórias, uma vez que muitas segmentações produzem falsos positivos ou falsos negativos. Além disso, muitas vezes é necessário combinar as funcionalidades de não apenas uma, mas várias ferramentas para atingir um resultado minimamente satisfatório, o que não é uma tarefa simples para tais profissionais. O objetivo deste projeto de doutorado é definir, desenvolver e aprimorar técnicas de segmentação interativa 3D de tomografias do crânio, de forma a identificar estruturas anatômicas importantes, permitindo que especialistas extraiam medidas para fins terapêuticos. Uma vez que as tomografias a serem usadas neste projeto apresentam alta resolução, a segmentação será realizada em três etapas: 1) pré-segmentação para reduzir a resolução das tomografias, 2) segmentação das estruturas principais da imagem e 3) interatividade com o usuário para refinar a segmentação. A pré-segmentação será realizada mediante técnicas de agrupamento de vóxeis com propriedades similares, chamadas Super Voxeis. A segmentação das estruturas será feita por meio de algoritmos de detecção de comunidades em redes complexas, e a interatividade com o usuário será baseada na pre-segmentação de vóxeis semelhantes, a fim de aproveitar seu conhecimento para refinar a segmentação. Espera-se, contribuir para o avanço do estado da arte da segmentação 3D de tomografias do crânio, aprimorar e desenvolver métodos capazes de segmentar, corretamente, volumes de alta resolução em tempo computacional aceitável para a aplicação.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LINARES, OSCAR CUADROS; HAMANN, BERND; BATISTA NETO, JOAO. Segmenting Cellular Retinal Images by Optimizing Super-Pixels, Multi-Level Modularity, and Cell Boundary Representation. IEEE Transactions on Image Processing, v. 29, p. 809-818, 2020. Citações Web of Science: 0.
LINARES, OSCAR CUADROS; BIANCHI, JONAS; RAVELI, DIRCEU; BATISTA NETO, JOAO; HAMANN, BERND. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering. VISUAL COMPUTER, v. 35, n. 10, p. 1461-1474, OCT 2019. Citações Web of Science: 0.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
LINARES, Oscar Alonso Cuadros. Segmentação da mandíbula e o crânio em tomografia computadorizada de feixe cônico. 2017. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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