A visualização direta do movimento pulmonar é impossível. Os pulmões ficam apoiados na caixa torácica e, ao abri-la, os pulmões colapsam, perdendo suas funções. A única maneira de visualizar o movimento pulmonar é por meio de técnicas de imageamento. A ressonância magnética, comparada às demais formas de imageamento, é ideal para a este tipo de análise. Até o momento, a análise da respiração é feita por métodos globais, tais como espirometria e pletismografia. Desta forma, os resultados locais não podem ser avaliados. A observação do movimento pulmonar, identificando a contribuição de cada lóbulo, permitirá avaliar a eficiência no diagnóstico e tratamento de doenças pulmonares. Um grande desafio que envolve as pesquisas sobre imageamento médico é identificar se o algoritmo proposto apresenta os resultados esperados. Isto normalmente é feito pela comparação com um padrão ouro, que no trabalho em questão não está disponível, Neste trabalho, serão utilizadas sequências de imagens bidimensionais com grande redundância de informação, que serão utilizadas para validar os resultados obtidos. Este trabalho propõe um algoritmo para reconstruir a superfície diafragmática em movimento, associadas às imagens das sequências de RM coronal ou sagital. Inicialmente, todos os padrões respiratórios diafragmáticos são segmentados e um algoritmo encontra todos os registros temporais. Baseado nos registros temporais, são definidos os melhores instantes registrados e a superfície diafragmática será reconstruída.

It is impossible to visualize the lung movement directly. The lungs are sustained by the chest and collapses when opened. The only way to analyze it is by using imaging systems. The magnetic resonance, when compared to other medical imaging devices, is the ideal device for this kind of analysis. So far, the breathing analysis was evaluated globally, using spirometry or plethysmography and, as such, couldnt analyze locally. By observing the lungs movement directly, it will be possible to identify the contributions of each side of the lungs, enhancing the efficiency on diagnosis and treatment. One challenged posed on medical imaging topics is the consistency on the results of a proposed algorithm. Usually this is done by comparing with a gold standard, which is not available for this work. Several 2D sequences, with a large amount of redundancies, will be used to validate the results. This work proposes an algorithm to reconstruct the diaphragmatic surface in movement, associated with the images of MR sagittal and coronal sequences. Initially, all diaphragmatic respiratory patterns are segmented, and an algorithm finds all temporal registrations. Based on the temporal registrations, the best frames registered are defined and the lung surface is reconstructed.