Segmentação de imagens de ressonância magnética através de modelos de mistura finita de gaussianas e atlas anatômicos

• Processo: 09/09324-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2009
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2010
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Ricardo José Ferrari
• Beneficiário: Jefferson William Teixeira
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 08/09050-2 - Pesquisa e desenvolvimento de técnicas automáticas para a detecção e medição volumétrica de placas de esclerose múltipla, AP.JP
• Assunto(s): Ressonância magnética Processamento de imagens Segmentação de imagens Diagnóstico por imagem Esclerose múltipla
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Atlas Anatômicos | Mistura de Gaussianas | Mri | Ressonância Magnética | segmentação | Processamento de Imagens Médicas

Resumo

A Esclerose Múltipla é uma doença inflamatória e desmielinizante que ataca a matéria branca do cérebro. Sendo assim, o uso a priori da localização espacial dessa região pode garantir maior robustez para o método de detecção e segmentação das placas de EM, visto que voxels fora dessa região que apresentarem intensidades de níveis de cinza semelhantes aos de uma lesão, podem ser penalizados ou desconsiderados durante o processo de classificação. Portanto, este projeto de iniciação científica visa o estudo e o desenvolvimento de algoritmos para a segmentação de imagens de ressonância magnética utilizando modelos de mistura finita de Gaussianas e informações espaciais dos tecidos cerebrais obtidas a partir do uso de três atlas anatômicos probabilísticos, correspondendo respectivamente aos tecidos branco, cinza e líquido cefaloraquidiano.