bachelorThesis
Algoritmo de segmentação do fígado em tomografias através de técnicas de processamento digital de imagens
Liver segmentation algorithm in tomography using digital image processing techniques
Registro en:
ARAÚJO, Natália Maniçoba. Algoritmo de segmentação do fígado em tomografias através de técnicas de processamento digital de imagens. Orientador: Heliana Bezerra Soares. 2023. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.
Autor
Araújo, Natália Maniçoba
Resumen
The liver plays an important role in the harmonious functioning of the human body. For liver complications that require surgical interventions, the location and volume of the organ are analyzed by dynamic computed tomography, due to the short acquisition time, wide image range and high spatial resolution. Despite the advantages, it presents numerous difficulties due to the physical characteristics of the region. For example, in the CT scan, there are several adjacent organs, such as the pancreas and the stomach, which have similar intensity levels to the liver. Thus, this study aimed to perform the segmentation of the liver with the aid of medical image processing techniques in CT scans of the upper abdomen to implement the calculation of liver volume and visualization of the structure in three dimensions, due to its importance in the planning of surgeries, mainly to analyze possible donors for liver transplantation, where knowledge of the volume and location enables more effective treatments and surgical procedures. In image processing, segmentation and unsupervised learning techniques were applied, obtaining an average success rate of 87.77% and a maximum of 98.23%. O fígado desempenha um papel importante no funcionamento harmonioso do corpo humano. Para complicações hepáticas que requerem intervenção cirúrgica, a localização e volume do órgão são analisados por tomografia computadorizada dinâmica, devido ao curto tempo de aquisição, ampla faixa de imagem e alta
resolução espacial. Apesar das vantagens, apresenta inúmeras dificuldades por causa das características físicas da região. Por exemplo, na tomografia computadorizada, existem vários órgãos adjacentes, como o pâncreas e o estômago, que apresentam níveis de intensidade semelhantes ao fígado. Dessa forma, este trabalho teve como objetivo realizar a segmentação do fígado com auxílio de técnicas de processamento de imagens médicas em tomografias do abdome superior para implementar o cálculo do volume hepático e visualização da estrutura em três dimensões, devido a sua importância no planejamento de cirurgias, principalmente para analisar possíveis doadores para transplante hepático, onde o conhecimento do volume e localização possibilita tratamentos e procedimentos cirúrgicos mais eficazes. No processamento da imagem foi aplicado técnicas de segmentação e aprendizado não supervisionado, onde obteve taxa de acerto média de 87,77% e máxima de 98,23%.