Dissertação
Visualização e Segmentação de Dados Médicos EVALUATED
Na era moderna da medicina é comum qualquer paciente realizar vários exames que têm como resultado imagens que mostram o interior de uma região especifica. Nesta dissertação propomos a utilização das potencialidades do hardware gráfico no contexto de visualização e segmentação de dados médicos. No desenvolvimento desta dissertação foi realizado uma aplicação, são vários os pontos que tornam a dissertação inovadora e à altura dos últimos avanços da área. Na visualização dos dados, utilizamos a interacção com o histograma para seleccionar que dados são visíveis na cena, implementamos formas de visualização com óptimos resultados ao nível da performance. O modo como organizamos os dados acelera a velocidade de visualização. A segmentação dos dados é implementada recorrendo à abordagem Seeded Region Growing, propomos um modo de introdução interactivo e fácil de utilizar, uma vez que basta dar um toque no ecrã que a partícula mais provável é escolhida como semente. É possível também ao utilizador controlar a segmentação em tempo real aumentando desta forma a experiência de interacção, com este controlo é possível: pausar, continuar, retroceder e parar a segmentação em qualquer momento. Implementamos uma selecção de partículas 3D com base em um contorno 2D introduzido pelo utilizador. A selecção tem como finalidade oferecer ao utilizador uma melhor percepção dos dados e é um mecanismo para que este coloque as sementes da segmentação em locais estratégicos. Apesar da complexidade do cálculo, a selecção é realizada praticamente em tempo real. Em todo o trabalho são aproveitadas as potencialidades do GPU.
novembro 10, 2008, 9:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Associado