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

Processo: 09/09324-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2009
Vigência (Término): 30 de abril de 2010
Área do 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   Segmentação

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.