| Processo: | 14/11988-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 2014 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2016 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia |
| Pesquisador responsável: | Ricardo José Ferrari |
| Beneficiário: | Carlos Henrique Villa Pinto |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Esclerose múltipla Processamento de imagens Doença de Alzheimer |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Alzheimer | Atlas probabilístico | Esclerose Múltipla | marcos anatômicos 3D | modelos geométricos deformáveis | pontos salientes 3D | Processamento de Imagens Médicas |
Resumo O imageamento por ressonância magnética (RM) tornou-se uma ferramenta indispensável no diagnóstico e estudo de diversas doenças e síndromes do sistema nervoso central (SNC) como, por exemplo, a Esclerose Múltipla e a doença de Alzheimer. Além da análise visual sistemática das imagens de RM, o neurorradiologista frequentemente precisa medir o volume ou analisar alterações na forma de determinadas estruturas do cérebro para possibilitar um diagnóstico rápido e preciso de uma doença, ou ainda para realizar o acompanhamento evolutivo de um determinado tratamento. Para isso, a segmentação prévia das estruturas de interesse é necessária. Em geral, essa tarefa é realizada manualmente e que, em razão disso, possui diversas limitações. Por esse motivo, vários pesquisadores têm voltado seus esforços para o desenvolvimento de técnicas automáticas de segmentação de tecidos e estruturas cerebrais em imagens de RM. Dentre as várias abordagens propostas na literatura, as técnicas baseadas em modelos geométricos deformáveis e atlas anatômicos probabilísticos e topológicos estão entre as que apresentam os melhores resultados. Isso porque elas possibilitam a utilização da informação anatômica intrinsecamente contida nas malhas durante o processo de segmentação. No entanto, uma das principais dificuldades da aplicação de modelos geométricos deformáveis para a segmentação de imagens médicas é o posicionamento inicial adequado do modelo. Assim, pretende-se, para esta proposta de pesquisa, o aperfeiçoamento de uma técnica para detecção automática de pontos salientes 3D e, a partir disso, o desenvolvimento de um atlas probabilístico de pontos salientes que servirá para automatizar o processo de posicionamento inicial de modelos geométricos deformáveis. Dessa maneira, técnicas de segmentação baseadas nesse tipo de abordagem poderão ser mais eficazes e possibilitarão que medidas volumétricas de estruturas cerebrais sejam obtidas com maior precisão e rapidez. | |
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