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Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade (2011)

  • Authors:
  • Autor USP: ATHÓ, FREDY EDGAR CARRANZA - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; COMPUTAÇÃO GRÁFICA; MINERAÇÃO DE DADOS; COMPUTAÇÃO EM NUVEM
  • Keywords: Automatica hippocampus segmentation; Cloud mode; Consultas por similaridade; Content-based image retrieval; Image forest-transforms; Modelos de nuvens; Recuperação de imagens por conteúdo; Segmentação automática do hipocampo; Similarity queries; Transformada imagem floresta
  • Language: Português
  • Abstract: O hipocampo é uma estrutura cerebral que possui importância primordial para o sistema de memória humana. Alterações no seus tecidos levam a doenças neurodegenerativas, tais como: epilepsia, esclerose múltipla e demência, entre outras. Para medir a atrofia do hipocampo é necessário isolá-lo do restante do cérebro. A separação do hipocampo das demais partes do cérebro ajuda aos especialistas na análise e o entendimento da redução de seu volume e detecção de qualquer anomalia presente. A extração do hipocampo é principalmente realizada de modo manual, a qual é demorada, pois depende da interação do usuário. A segmentação automática do hipocampo é investigada como uma alternativa para contornar tais limitações. Esta dissertação de mestrado apresenta um novo método de segmentação automático, denominado Modelo de Nuvem de Similaridade (Similarity Cloud Model - SimCM). O processo de segmentação é dividido em duas etapas principais: i) localização por similaridade e ii) ajuste de nuvem. A primeira operação utiliza a nuvem para localizar a posição mais provável do hipocampo no volume destino. A segunda etapa utiliza a nuvem para corrigir o delineamento final baseada em um novo método de cálculo de readequação dos pesos das arestas. Nosso método foi testado em um conjunto de 235 MRI combinando imagens de controle e de pacientes com epilepsia. Os resultados alcançados indicam um rendimento superior tanto em efetividade (qualidade da segmentação) e eficiência (tempo de processamento), comparado com modelos baseados em grafos e com modelos Bayesianos. Como trabalho futuro, pretendemos utilizar seleção de características para melhorar a construção da nuvem e o delineamento dos tecidos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 03.08.2011
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      ATHÓ, Fredy Edgar Carranza. Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade. 2011. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092011-154947/. Acesso em: 06 out. 2024.
    • APA

      Athó, F. E. C. (2011). Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092011-154947/
    • NLM

      Athó FEC. Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade [Internet]. 2011 ;[citado 2024 out. 06 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092011-154947/
    • Vancouver

      Athó FEC. Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade [Internet]. 2011 ;[citado 2024 out. 06 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092011-154947/

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