Segmenta??o de Regi?es de AVC Isqu?micos em Imagens de TC por meio da Classifica??o de Textura

Imagens de Tomografia Computadorizada (TC) s?o utilizadas como instrumentos de aux?lio ao diagn?stico m?dico, possibilitando a detec??o precoce, bem como o acompanhamento, de diversas doen?as tais como o Acidente Vascular Cerebral (AVC), cuja an?lise da imagem do cr?nio ? realizada pelo m?dico de forma visual, o qual localiza a les?o, diferencia o AVC isqu?mico do hemorr?gico e realiza a demarca??o manualmente. T?cnicas de an?lise computacional dessas imagens, podem ampliar a quantidade de informa??o adquirida e contribuir para o diagn?stico correto em um procedimento m?dico. Tal raz?o motiva o desenvolvimento de sistemas computadorizados para o aux?lio ? detec??o e ao diagn?stico (Computer-Aided Detection and Diagnosis- CADDx) para doen?as, empregando t?cnicas de Processamento Digital de Imagens e Vis?o Computacional. Neste contexto, s?o utilizados v?rios m?todos com a finalidade de segmentar, reconhecer e identificar detalhes da regi?o de interesse na imagem de TC analisada. Esta pesquisa centraliza seus esfor?os em estabelecer um m?todo de segmenta??o da regi?o das ?reas isqu?micas, no acidente vascular cerebral, em imagens de Tomografia Computadorizada. Ao final do processo de segmenta??o, um contorno ? delineado automaticamente em volta da regi?o segmentada sem a necessidade de uma interven??o humana. Para tanto, ? feita a classifica??o de informa??es de textura extra?das da imagem, obtidas com os descritores de Haralick. Duas investiga??es foram realizadas: a determina??o do melhor conjunto de descritores de Harlick usados como medidas de textura e an?lise de desempenho dos descritores selecionados para segmenta??o. Em ambas foram empregadas Redes Neurais Artificiais MLP (Multilayer Perceptron) para a classifica??o de ?reas de textura com e sem Acidente Vascular Cerebral Isqu?mico (AVCi). Para a an?lise dos descritores de Haralick foram feitos testes de signific?ncia estat?stica e testes de classifica??o com a RNA para 1, 2 e 3 descritores de Haralick combinados entre si. Os resultados obtidos foram comparados com o padr?o ouro, dado p ela segmenta??o manual das regi?es isqu?micas. Nos testes realizados o sistema obteve bons resultados com o conjunto de descritores Correla??o, Homogeneidade e Soma das M?dias, que mostrou-se capaz de promover a classifica??o necess?ria para segmentar a regi?o cerebral atingida pelo AVC com precis?o

Adaptive smoothness based robust active contours

Active contours are a popular class of variational models used in computer vision for tracking and segmentation. The variational model consists of a data-fitting and a regularisation term. Depending on the data-fitting term, active contour models are classified as either gradient or region based models. An often overlooked but crucial aspect of these models is that these two terms are weighted by a manually set constant weight. This constant weight often leads to incorrect segmentation, particularly for gradient based energies. This failure rate is high in the presence of strong gradients nearby the target or when the object gradient is not uniformly strong. In such circumstances, setting the weight becomes a critical and often unsatisfying task. In this work, we propose a new spatially varying and dynamic curve evolution term for robust segmentation of gradient based models. In contrast to the majority of the existing work in literature which focuses on defining new data-fitting terms, the evolution term proposed here is related to the regularisation of evolution. The intuition here is that in images although object boundaries are generally continuous, the magnitude of the gradient map so generated is not uniformly strong. Therefore, any energy formulation which fixes the weights of the data-fitting and regularisation term will run into the problems mentioned above. In this work, we propose an energy term which defines the regularisation term in a spatially varying manner. The advantage of this term is that it is independent of the image based data-fitting energy term and hence can be plugged into the vast variety of the existing gradient based active contour models. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved