Dissertação
{en_GB=CHASM - Computer-Human Assisted Segmentation of Medical Structures} {} EVALUATED
{pt=Esta tese propõe e implementa um algoritmo semi-automático de delineação de contornos, capaz de segmentar criosecções de um cadáver disponível através do projecto Visible Human Project, minimizando o input necessário. Inicialmente, diferentes métodos de segmentação de imagem foram explorados e avaliados, no entanto, o uso de graph cuts foi o método escolhido. Um algorítmo foi desenvolvido sobre o GrabCut da biblioteca OpenCV, que recebe um contorno desenhado manualmente pelo utilizador, corrige- o, e propaga-o ao longo de um conjunto de fatias. De maneira a melhorar a segmentação e o tempo de computação, foram desenvolvidos métodos de pré e pós processamento de imagem. Os contornos foram gravados de maneira a ser possível uma reconstrução da estrutura anatómica. Os resultados obtidos foram adequados, foi possível uma reconstrução total do fémur, e de outras estruturas, como o fígado e a aorta. A duração de uma reconstrução total varia com o tamanho da estrutura, sendo que foram processadas quatro fatias por segundo para a aorta e uma fatia a cada dois segundos para o fígado. Os contornos obtidos podem ser melhorados, visto que a diferença na coloração entre alguns tecidos é mínima. Foram sugeridas algumas soluções que visam melhorar o contraste entre tecidos usando as imagens radiológicas disponíveis no Visible Human Project., en=This dissertation aims to implement a semi-automatic edge contouring method capable of segmenting high resolution cryosections of a cadaver available at the Visible Human Project, with minimal necessary user input. Initially, different image segmentation algorithms were explored, however, the use of graph cut based algorithms was the preferred method. An algorithm was then developed on top of OpenCV’s Grabcut, which receives a manually drawn contour, corrects the segmentation and propagates it across an interval of slices. Pre and post processing methods were developed in order to improve computation time and segmentation performance. The contours were then saved in order to perform a reconstruction of the anatomical structure. The results obtained were promising, total reconstruction of the femur was possible, along with other structures, such as the aorta and the liver. The time it took to achieve a full reconstruction depends on the size of the structure, computing around four slices per second for the aorta and one slice per two seconds for the liver. The resulting contours could be improved, as the color differentiation between some tissues is minimal. Some solutions were suggested that could enhance the contrast such as the using the additional radiological images available in the data set.}
novembro 19, 2021, 15:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático
