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Detector de pontos salientes 3D baseado na transformada wavelet complexa de árvore dupla com aplicação no posicionamento de malhas deformáveis em imagens de RM do cérebro

Processo: 17/24391-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2018
Vigência (Término): 31 de julho de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Ricardo José Ferrari
Beneficiário:Breno da Silveira Souza
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Ressonância magnética   Processamento de imagens   Neuroimagem

Resumo

Modelos geométricos (malhas) deformáveis têm sido utilizados com grande sucesso em várias aplicações de processamento de imagens médicas. O principal atrativo desse tipo de abordagem em segmentação de imagens médicas é o fato de tais modelos trazerem em si a topologia do órgão anatômico que representam. Dessa forma, essa abordagem torna-se menos suscetível a ruídos das imagens e pode ser aplicada inclusive em situações nas quais o nível de contraste da anatomia em estudo na imagem é demasiadamente baixo. Uma das principais dificuldades do uso de modelos geométricos deformáveis na segmentação de imagens médicas é o posicionamento inicial adequado do modelo. Para o sucesso da segmentação, o modelo deve ser posicionado em uma região muito próxima da estrutura que se deseja segmentar na imagem. Nesta pesquisa pretende-se desenvolver um detector de pontos salientes 3D baseado na transformada wavelet complexa de árvore dupla para aplicação no posicionamento de malhas deformáveis em imagens de ressonância magnética (RM) do cérebro. O modelo Hidden Markov Tree (HMT) será estudado usando três cenários diferentes para a análise da persistência da magnitude dos coeficientes complexos e, assim, definir pontos estáveis para posterior análise. Para cada ponto saliente detectado, um descritor será calculado a partir dos coeficientes localizados na vizinhança do ponto, nas diferentes sub-bandas de decomposição da imagem. O detector será avaliado usando tanto imagens sintéticas quanto imagens de RM clínicas. (AU)