Determinação automática de regiões de interesse em imagens torácicas de ressonância magnética

• Processo: 14/23307-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2014
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2015
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Pesquisador responsável: Marcos de Sales Guerra Tsuzuki
• Beneficiário: Luciano Menasce Rosset
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Programação heurística Processamento de imagens Ressonância magnética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Pré-Segmentação | Região de Interesse | Ressonância Magnética | Processamento de Imagens Médicas

Resumo

Diversos algoritmos de processamento de imagem, como algoritmos de segmentação, algoritmos de registro, e outros, requerem a definição de uma região de interesse para definir o domínio a ser processado. A determinação automática de regiões de interesse foi amplamente investigada na detecção automática de placas de veículos. Na maioria dos casos, a região de interesse é definida manualmente pelo usuário. A definição manual da região de interesse já é conveniente em diversos casos, principalmente quando a região de interesse precisa ser definida uma única vez. O candidato ingressou na EPUSP em 2010 e finalizou as disciplinas do primeiro semestre. Ele foi aprovado no Curso de Ciências Moleculares, com duração de quatro anos, e deu-se início ao mesmo no segundo semestre do mesmo ano (2010). Durante o Curso de Ciências Moleculares, o candidato escolheu cursar como disciplinas optativas algumas disciplinas do curso de Engenharia Mecatrônica, momento em que conheceu o atual orientador. Atualmente, o candidato se formou no Curso de Ciências Moleculares e reiniciou o curso de Engenharia Mecatrônica. A definição da região de interesse no processamento de imagens médicas é uma atividade muito importante que determinará o sucesso ou fracasso de algoritmos de segmentação, registro, dentre outros. Particularmente, o pulmão é um órgão com grande variação de geometria, tornando a sua segmentação muito complexa. Neste projeto macro, onde este projeto de iniciação científica é apenas uma das etapas, deseja-se segmentar o contorno do pulmão em diversas imagens bidimensionais obtidas por ressonância magnética em diferentes planos. A determinação automática da região de interesse permitirá a correta determinação automática do contorno pulmonar. O algoritmo a ser estudado neste projeto de iniciação científica também auxiliará na segmentação de órgãos adjacentes como: coração, fígado e estômago. A região de interesse será determinada pela aplicação de uma heurística probabilística (recozimento simulado) com a definição de funções de otimização. Algumas restrições serão definidas para representar propriedades de um atlas anatômico. A imagem integral será utilizada para acelerar o cálculo das funções objetivo.