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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2011.tde-13092011-154947
Documento
Autor
Nome completo
Fredy Edgar Carranza Athó
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2011
Orientador
Banca examinadora
Traina, Agma Juci Machado (Presidente)
Batista Neto, João do Espírito Santo
Marana, Aparecido Nilceu
Título em português
Segmentação da estrutura cerebral hipocampo por meio de nuvem de similaridade
Palavras-chave em português
Consultas por similaridade
Modelos de nuvens
Recuperação de imagens por conteúdo
Segmentação automática do hipocampo
Transformada imagem floresta
Resumo em português
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
Título em inglês
Automatic hippocampus segmentation through similarity cloud
Palavras-chave em inglês
Automatica hippocampus segmentation
Cloud mode
Content-based image retrieval
Image forest-transforms
Similarity queries
Resumo em inglês
The hippocampus is a particular structure that plays a main role in human memory systems. Tissue modifications of the hippocampus lead to neurodegenerative diseases as epilepsy, multiple sclerosis, and dementia, among others. To measure hippocampus atrophy, it is crucial to get its isolated representation from the whole brain volume. Separating the hippocampus from the brain helps physicians in better analyzing and understanding its volume reduction, and detecting any abnormal behavior. The extraction of the hippocampus is dominated by manual segmentation, which is time consuming mainly because it depends on user interaction. Therefore, automatic segmentation of the hippocampus has being investigated as an alternative solution to overcome such limitations. This master dissertation presents a new automatic segmentation method called Similarity Cloud Model (SimCM) based on hippocampus feature extraction. The segmentation process consists of two main operations: i) localization by similarity, and ii) cloud adjustment. The first operation uses the cloud to localize the most probable position of the hippocampus in a target volume. The second process invokes the cloud to correct the final labeling, based on a new method for arc-weight re-adjustment. Our method has been tested in a dataset of 235 MRIs combining healthy and epileptic patients. Results indicate superior performance, in terms of effectiveness (segmentation quality) and efficiency (processing time), in comparison with similar graph-based and Bayesian-based models. As future work, we intend to use feature selection to improve cloud construction and tissue delineation
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
fredy.pdf (4.89 Mbytes)
Data de Publicação
2011-09-13
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • ATHÓ, F. E. C., et al. The Similarity Cloud approach: a novel and efficient hippocampus segmentation technique [doi:10.1109/CBMS.2011.5999148]. In 24th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2011), Bristol, 2011. Proc. of the CBMS 2011.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2011.
  • ATHO, Fredy E. C., et al. The Similarity Cloud Model: A novel and efficient hippocampus segmentation technique [doi:10.1109/CBMS.2011.5999148]. In 2011 24th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS) [online], 24, Bristol, United Kingdom, 2011. Bristol, United Kingdom : IEEE, 2011. p. 1-6. ISBN 978-1-4577-1189-3.
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