Framework para a análise da microestrutura do corpo caloso ao longo de sua extensão

Orientador: Roberto de Alencar LotufoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O corpo caloso é de grande interesse para a comunidade médica e de pesquisa, e suas características têm sido associadas a muitos distúrbios psicológicos e doenças cerebrais. A análise localizada de suas características é um procedimento usual, particularmente para o diagnóstico de esclerose múltipla e outras doenças inflamatórias. Neste trabalho, propomos um framework para extrair características da microestrutura ao longo da extensão do corpo caloso em uma função de assinatura, permitindo que análises globais e localizadas sejam realizadas no domínio 1--D da assinatura, em vez do domínio 3--D de a imagem original. Nossa solução é uma sucessão de vários métodos especializados, que foram projetados para resolver partes específicas do pipeline de geração de assinatura, incluindo a definição de um plano de simetria local para as fibras internas do corpo caloso, realizar a segmentação do corpo caloso, traçar o eixo médio da estrutura e extrair as características ao longo do eixo médio. Um dataset com imagens de 80 aquisições distintas de indivíduos saudáveis foi usado para avaliar tanto o plano de simetria da fibra quanto as assinaturas geradas. Os resultados mostram que o plano predito pelo nosso método é significativamente distinto dos planos preditos pelos métodos tradicionais de estimativa do plano sagital médio, com uma diferença maior na inclinação em relação ao plano axial, de cerca de 2 graus em média. As assinaturas apresentam um padrão similar na maioria dos casos, mas retêm características individuais. Em uma análise de agrupamento, verificamos que existe um único aglomerado maior que tem seu tamanho reduzido drasticamente apenas quando todas as arestas são removidas, exceto aquelas com pelo menos 90% de similaridade. As assinaturas geradas pelo nosso framework proposto fornecem uma maneira inédita de realizar a análise das características da microestrutura do corpo caloso, que é inerentemente localizada e independente da morfologia da estrutura. Nossa solução abre novas possibilidades no campo para pesquisa e desenvolvimento futuros relacionadosAbstract: The corpus callosum is of great interest for the medical and research community, and its characteristics have been associated with many psychological disorders and brain diseases. Localized analysis of its features is a usual procedure, particularly for the diagnosis of multiple sclerosis and other inflammatory diseases. In this work, we propose a framework for extracting microstructure features along the corpus callosum extent into a signature function, allowing global and localized analyses to be performed in the 1--D domain of the signature, instead of the 3--D domain of the original image. Our solution is a succession of several specialized methods, which were designed to solve specific parts of the signature generation pipeline, including defining a plane of local symmetry for the corpus callosum internal fibers, perform the corpus callosum segmentation, trace the structure median axis, and extract the features along the median axis. A dataset with images from 80 distinct acquisitions from healthy subjects was used to evaluate both, the fiber's symmetry plane, and the generated signatures. Results show that the plane predicted by our method is significantly distinct from the planes predicted by traditional mid--sagittal plane estimation methods, with a larger difference on the inclination relative to the axial plane, of about 2 degrees on average. The signatures present a similar pattern in most cases but retain individual characteristics. In a clustering analysis, we verified that there is one single larger cluster that has its size reduced dramatically only when all edges are removed, except for the ones with at least 90% of similarity. The signatures generated by our proposed framework provide an unprecedented way to perform the analysis of the corpus callosum microstructure features, which is inherently localized, and independent from the structure morphology. Our solution open new possibilities for future related research and development in the fieldDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétrica2012/23059-8FAPES

Normalized cut on graphs : an aglomerative algorithm for bacterial colonies image segmentation

Orientador: Marco Antonio Garcia de CarvalhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: O problema de segmentação de colônias de bactérias em placas de Petri possui algumas características bem distintas daquelas encontradas, por exemplo, em problemas de segmentação de imagens naturais. A principal característica é o alto número de colônias que podem ser encontradas em uma placa. Desta forma, é primordial que o algoritmo de segmentação seja capaz de realizar a segmentação da imagem em um grande número de regiões. Este cenário extremo é ideal para analisar limitações dos algoritmos de segmentação. De fato, neste trabalho foi verificado que o algoritmo de corte normalizado original, que se fundamenta na teoria espectral de grafos, é inadequado para aplicações que exigem que a segmentação seja realizada em um grande número de regiões. Contudo, a utilização do critério de corte normalizado para segmentar imagens de colônias de bactérias ainda é possível graças a um novo algoritmo que está sendo introduzido neste trabalho. O novo algoritmo fundamenta-se no agrupamento hierárquico dos nós do grafo, ao invés de utilizar conceito da teoria espectral. Experimentos mostram também que o biparticionamento de um grafo pelo novo algoritmo apresenta um valor de corte normalizado médio cerca de 40 vezes menor que o biparticionamento pelo algoritmo baseado na teoria espectralAbstract: The problem of bacteria colonies segmentation in Petri dishes has some very different characteristics from those found, for example, in segmenting natural images. The main feature is the high number of colonies that can be found on a plate. Thus, it is essential that the segmentation algorithm is capable of performing the image segmentation into a huge number of regions. This extreme scenario is ideal for analyzing segmentation algorithms limitations. In fact, this study showed that the original normalized cut algorithm, which is based on the spectral graph theory, is inappropriate for applications that require that the segmentation be performed on a large number of regions. However, the use of normalized cut criteria for segmenting bacteria colonies images is still possible thanks to a new algorithm that is being introduced in this paper. The new algorithm is based on hierarchical clustering of the graph nodes, instead of using the spectral theory concepts. Experiments also show that the bi-partitioning of a graph by the new algorithm has a normalized cut average value about 40 times lesser than the bi-partitioning by the algorithm based on the spectral theoryMestradoTecnologia e InovaçãoMestre em Tecnologi