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Dissertação

{pt=Adjustment of Deformable Models to Organ Surfaces in 3D Images} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A segmentação do ventrículo esquerdo (LV) em imagens ecocardiográficas é uma metodologia vulgarmente utilizada para avaliar o funcionamento cardíaco e para detectar anomalias. Tradicionalmente, os cardiologistas segmentam o LV no fim das fases sistólica e diastólica para determinar a fracção de ejecção. Contudo, a segmentação manual do LV é uma tarefa morosa, o que significa que sistemas automáticos de segmentação proporcionam ferramentas poderosas para aumentar o rendimento das clínicas. Já foram propostos vários sistemas de segmentação automática do LV, que normalmente utilizam algoritmos de aprendizagem ou modelos com restrições de forma para lidar com a baixa qualidade das imagens de ultrassom e com a grande quantidade de dados 3D. Todavia, estas abordagens podem não revelar anomalias anatómicas no LV. Esta tese propõe um sistema de segmentação 3D robusto que consiste num modelo deformável que usa um modelo de estimação robusta e pesquisa direccional para detectar a fronteira do LV. Os resultados demonstram que o algoritmo obtém bons resultados quer em imagens sintéticas quer imagens ecocardiográficas. As segmentações do LV obtidas foram comparadas com as segmentações realizadas por um especialista, resultando numa média de 4+-1 pixéis de distância entre pontos pertencentes a ambas., en=The segmentation of the left ventricle (LV) in echocardiographic data has proven itself a useful methodology to assess cardiac function and to detect abnormalities. Traditionally, cardiologists segment the LV border at end-systolic and end-diastolic phases to determine the ejection fraction. However, the manual segmentation of the LV is a tedious and time demanding task, which means automated segmentation systems can provide a powerful tool to improve workflow in a clinical site. Many LV segmentation systems have been proposed, usually using learning methods or models with shape constraints to deal with the low quality of ultrasound images and the large amount of 3D data. But these approaches may conceal unexpected anatomical abnormalities in the LV. This thesis proposes a robust 3D segmentation system consisting of a deformable model that uses a directional feature search and a robust estimation technique to detect the LV border. Results show that the algorithm performs well both in synthetic and real (echocardiographic) data. The obtained LV segmentations were compared with the manual segmentations performed by an expert, yielding an average distance of 4+-1 pixel between points from both segmentations.}
Keywords: {pt=Ecocardiografia 3D, Ventrículo Esquerdo, Segmentação, Modelos Deformáveis, Extracção de Features, Estimação Robusta, en=3D Echocardiography, Left Ventricle, Segmentation, Deformable Models, Feature Extraction, Robust Estimation}

Discussão: novembro 4, 2011, 14:0