O estudo do movimento pulmonar é assunto de grande interesse na área médica. A observação direta do mesmo é inviável, uma vez que o pulmão colapsa quando a caixa torácica é aberta. Dentre os meios de observação indireta, escolheu-se o imageamento por ressonância magnética em respiração livre e sem uso de nenhum gás para melhorar o contraste ou qualquer informação de sincronismo. Esta escolha propõe diversos desafios, como: a superar a alta variação na qualidade das imagens, que é baixa, em geral, e a suscetibilidade a artefatos, entre outras limitações a serem superadas. Imagens de Tomografia Computadorizada apresentam melhor qualidade e menor tempo de aquisição, mas expõem o paciente a níveis consideráveis de radiação ionizante. É apresentada uma metodologia para segmentação do pulmão, produzindo um conjunto de pontos coordenados. Isto é feito através do processamento temporal da sequência de imagens de RM. Este processamento consiste nas seguintes etapas: geração de imagens temporais (2DSTI), transformada de Hough modificada, algoritmo de contornos ativos e geração de silhueta. A partir de um dado ponto, denominado centro de rotação, são geradas diversas imagens temporais com orientações variadas. É proposta uma formulação modificada da transformada de Hough para determinar curvas parametrizadas que sejam síncronas ao movimento diafragmático, chamados movimentos respiratórios. Também são utilizadas máscaras para delimitar o domínio de aplicação da transformada de Hough. São obtidos movimentos respiratórios que são suavizados pelo algoritmo de contornos ativos e, assim, permitem a geração de contornos para cada quadro pertencente a sequência e, portanto, de uma silhueta do pulmão para cada sequência.

Lung movement visualization is of great interest in medicine. Direct observation of the lung movement is not practicable, as it collapses if the thoracic cage is opened. Among indirect observation means, we choose magnetic resonance imaging, acquired on free breathing, without the use of any triggering information and any special gas to enhance the contrast. This choice leads us to overcome the high variation on MR images' quality, which is, generally, low, and, also, artifact susceptibility, among other limitations. Computed Tomography images have better quality and a shorter acquisition time, but they expose the subject to considerably high levels of radiation. A Lung segmentation methodology is presented and it produces a connected set of points. That is achieved through MRI sequences temporal processing and it consists of the following stages: masks generation, 2-dimensional space-time images (2DSTI), modified Hough transform, an active contours algorithm and silhouette generation. Using a given point, which will be called parameter point, various temporal images with varied orientation will be generated. A modified Hough transform is applied to extract parameterized curves, that are synchronous to diaphragmatic movement, which will be called respiratory movements. Also, masks will be used in order to delimit the modified Hough transform application domain. An active contours algorithm will smoothen the obtained respiratory movements, so they will allow the generation of a contour for each frame on the image sequence and, therefore, a lung silhouette for a given sequence.