| Processo: | 15/26512-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2017 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Ricardo José Ferrari |
| Beneficiário: | Nicole Zafalon Kovacs |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Doença de Alzheimer Esclerose múltipla Processamento de imagens Ressonância magnética Análise de ondaletas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Doença de Alzheimer | pontos salientes 3D | Ressonância Magnética | Transformada wavelet complexa de árvore dupla (dt-cwt) | Processamento de Imagens |
Resumo O imageamento por ressonância magnética (RM) tornou-se uma ferramenta fundamental para o estudo e diagnóstico de diversas doenças e síndromes do sistema nervoso central (SNC), como, por exemplo, a Esclerose Múltipla e a doença de Alzheimer. Para permitir um diagnóstico rápido e preciso, assim como o acompanhamento evolutivo dessas doenças, é necessário segmentar e medir o volume de estruturas importantes do cérebro. Dentre as várias abordagens propostas na literatura para a segmentação de estruturas cerebrais em imagens de RM, aquelas baseadas em modelos geométricos deformáveis estão entre as que apresentam os melhores resultados. No entanto, uma das principais dificuldades da aplicação de tais modelos para a segmentação de imagens médicas é o posicionamento inicial adequado das malhas. Portanto, o principal objetivo desse projeto de pesquisa é o desenvolvimento de um método automático para a detecção de pontos salientes em imagens 3D de ressonância magnética do cérebro humano. Se bem sucedido, o método desenvolvido poderá ser empregado na inicialização de modelos geométricos deformáveis. (AU) | |
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