Segmentacao de imagens de ressonancia magnetica do cerebro humano.

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 é denominada segmentação de imagens e, para a maioria das estruturas cerebrais, a segmentação requer assistência exaustiva do usuário. Como conseqüência, o estudo de doenças cerebrais por imagens de RM sofre de várias limitações. Esta proposta tem por meta investigar o estado da arte em segmentação de imagens para propor soluções automáticas (que independam de templates e parâmetros ad-hoc) e interativas (com um mínimo de assistência do usuário). Estas soluções visam isolar estruturas cerebrais; tais como substância cinza, líquido cerebro-espinhal, substância branca, núcleo caudado, amígdala, hipocampo, tálamo, córtex; a partir de imagens de RM ponderadas em TI. 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 no estado da arte em ciência da computação, mas também contribuir de forma eficaz para o avanço da medicina. Esta proposta faz parte de um projeto temático (FAPESP 03/13424-1). (AU)