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Segmentação de estruturas em múltiplas modalidades de imagens de ressonância magnética do cérebro humano

Processo: 09/16428-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2010
Vigência (Término): 30 de setembro de 2011
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Paulo André Vechiatto de Miranda
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil

Resumo

A análise quantitativa de estruturas cerebrais a partir de imagens de Ressonância Magnética (RM) tem desempenhado um papel importante para a pesquisa em neurologia e pode ser muito útil no diagnóstico e tratamento de doenças relacionadas com alterações na anatomia do cérebro humano. Técnicas de análise, porém, requerem uma definição precisa da extensão tridimensional das estruturas em estudo. Esta operação denominada segmentação de imagens é um dos problemas mais fundamentais e desafiadores em processamento de imagem e visão computacional. O problema da segmentação representa um desafio técnico importante na computação devido à dificuldade da máquina em extrair informações globais sobre os objetos nas imagens (e.g., forma, posição relativa e textura) contando apenas com informações locais (e.g., brilho e cor) dos pixels. Esta proposta tem por meta investigar o estado da arte em segmentação de imagens multimodais tridimensionais para propor soluções automáticas que estenderão as técnicas desenvolvidas durante o doutorado. Estas soluções visam isolar estruturas cerebrais; tais como cérebro (sem o tronco cerebral), cerebelo, cada hemisfério cerebral, núcleo caudado, amígdala, hipocampo, tálamo; a partir de imagens de RM multimodais (e.g., T1, T2, PD). Uma vez isoladas, medidas de textura, volume, assimetria de forma/textura, podem ser extraídas automaticamente e utilizadas para comparar alterações entre controles e pacientes, ou mesmo entre diferentes fases do tratamento de um indivíduo. Como resultado, a proposta pretende avançar não só o estado da arte em ciência da computação, mas também contribuir de forma eficaz para o avanço da medicina. Mais especificamente, os métodos desenvolvidos serão integrados em uma ferramenta computacional única que servirá como um passo fundamental para várias outras pesquisas vinculadas dentro do programa FAPESP-CInApCe, que é realizado em conjunto com os professores do Departamento de Neurologia da Universidade de Campinas. (AU)

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)
MIRANDA, PAULO A. V.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER; SPINA, THIAGO V. Riverbed: A Novel User-Steered Image Segmentation Method Based on Optimum Boundary Tracking. IEEE Transactions on Image Processing, v. 21, n. 6, p. 3042-3052, JUN 2012. Citações Web of Science: 24.
SPINA, THIAGO V.; DE MIRANDA, PAULO A. V.; FALCAO, ALEXANDRE X. INTELLIGENT UNDERSTANDING OF USER INTERACTION IN IMAGE SEGMENTATION. INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 26, n. 2 MAR 2012. Citações Web of Science: 5.

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