Defesa de Mestrado de Azael de Melo e Sousa

Título do Trabalho
Segmentação Automática dos Pulmões e da Traqueia em Imagem de Tomografia Computadorizada do Tórax
Candidato(a)
Azael de Melo e Sousa
Nível
Mestrado
Data
Add to Calender 2017-11-09 00:00:00 2017-11-09 00:00:00 Defesa de Mestrado de Azael de Melo e Sousa Segmentação Automática dos Pulmões e da Traqueia em Imagem de Tomografia Computadorizada do Tórax Sala 85 IC 2 INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO mauroesc@ic.unicamp.br America/Sao_Paulo public
Horário
14:00
Local
Sala 85 IC 2
Orientador(a)
Alexandre Xavier Falcão
Banca Examinadora
Banca Examinadora
Titulares (Professores Doutores) Unidade / Instituição
Alexandre Xavier Falcão  IC/UNICAMP
Silvio Jamil Ferzoli Guimarães  ICEI/PUC Minas
Thiago Vallin Spina IC/UNICAMP
Suplentes (Professores Doutores) Unidade / Instituição
Anderson de Rezende Rocha  IC/UNICAMP
Letícia Rittner FEEC/UNICAMP
Resumo

Atualmente, doenças respiratórias afetam uma grande parcela da população mundial. A melhor maneira para detecção e análise desse tipo de doença é o diagnóstico por imagem, principalmente a tomografia computadorizada (CT). Sistemas de apoio ao diagnóstico foram desenvolvidos para auxiliar especialistas clínicos na análise de imagens de CT e na obtenção de diagnósticos precisos e rápidos. Em tais sistemas, a segmentação dos pulmõesé um passo primordial a ser realizado, sendo fundamental para análises quantitativas.

Ao longo dos últimos anos, muitos métodos de segmentação dos pulmões foram propostos. Entretanto, eles sofrem de pelo menos uma das seguintes limitações: alto tempo computacional, fracas condições para separação da traqueia e de cada pulmão, e um número limitado de amostras para validação. Endereçando tais limitações, este projeto de mestrado propõe um método rápido e automático chamado ALTIS, para segmentação dos pulmões e da traqueia em imagens de CT do tórax. O método ALTIS se fundamenta na competição ótima de sementes para segmentar os pulmões e a traqueia em tempo proporcional ao tamanho da imagem. Ele consiste de uma rápida sequência de operações de processamento de imagem baseadas em características anatômicas que são robustas para a maioria das variações de forma e aparência dos pulmões. Isto é, a partir da premissa de que o sistema respiratório em uma imagem de CT representa o maior objeto cercado por tecido mais claro, os pulmões e a traqueia são extraídos criando o volume de interesse. Considerando que os pulmões direito e esquerdo são mais largos do que a traqueia e que a traqueia é um objeto longo e distante dos pulmões, sementes com rótulos diferentes dentro de cada um desses componentes são estimadas por meio de transformadas de distância. A competição ótima de sementes propaga esses rótulos para o resto do volume de interesse, realizando o delineamento dos objetos. O delineamento é feito nos volumes de ar da traqueia e dos pulmões até a pleura visceral. Assim, a segmentação da cavidade pleural está fora do escopo deste projeto.

O método ALTIS foi extensivamente avaliado em um conjunto de aproximadamente 1.750 imagens de tomografia, unindo tanto bases de dados internas como públicas. Até onde sabemos, esse é o maior conjunto de imagens para validação dentre os trabalhos reportados na literatura. Além do método ALTIS, outros dois métodos baseados em modelos de forma, MALF e SOSM-S, foram quantitativamente avaliados em 250 imagens desse conjunto. Essa avaliação foi feita através da análise de sobreposição e distância até a borda das segmentações interativas consideradas corretas. Os experimentos realizados indicaram que o método ALTIS é estatisticamente superior e consideravelmente mais rápido que ambos os métodos comparados. As 1.500 imagens restantes foram utilizadas para verificação da robustez do método proposto. Nesta etapa, cada uma das imagens de segmentação geradas pelo ALTIS foram visualmente examinadas à procura de falhas. Foram observados erros de segmentação em uma pequena porcentagem delas.