dc.contributor.author | Silva, Leonardo Henrique Fernandes da | |
dc.date.accessioned | 2022-04-27T07:52:41Z | |
dc.date.available | 2022-04-27T07:52:41Z | |
dc.date.issued | 2022-04-15 | |
dc.identifier.citation | SILVA, Leonardo Henrique Fernandes da. Segmentação dos hipocampos em imagens de ressonância magnética usando modelos geométricos deformáveis e informações de textura. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15933. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15933 | |
dc.description.abstract | Hippocampi are brain structures intimately related to cognition, hence they are of great clinical interest for the diagnosis and analysis of the progression of neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease (AD) and Parkinson’s disease. The hippocampal atrophy by age group is considered to be one of the main AD’s biomarkers. Since manual delineation (for further assessment) of hippocampi is a difficult task and prone to mistakes, due to the variability between distinct specialists delineations, a plethora of automated hippocampi segmentation methods using tridimensional (3D) Magnetic Resonance (MR) Images have been proposed in the literature, among which stand out those based on geometrically deformable models. Thus, the main objective of this work was the development of an automatic method to segmentate hippocampi in 3D MR images using geometrically deformable models and textural information from hippocampi regions. Such method allows aid in the diagnosis of neurodegenerative diseases. In addition, a web application was developed, aiming a more practical way of making this work available to specialists in the subject. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Alzheimer | por |
dc.subject | Hipocampo | por |
dc.subject | Processamento de imagens 3D | por |
dc.subject | Imagens de ressonância magnética | por |
dc.subject | Malhas deformáveis | por |
dc.subject | Matriz de coocorrência | por |
dc.subject | Hippocampus | eng |
dc.subject | 3D image processing | eng |
dc.subject | Magnetic resonance images | eng |
dc.subject | Deformable meshes | eng |
dc.subject | Co-occurence matrix | eng |
dc.title | Segmentação dos hipocampos em imagens de ressonância magnética usando modelos geométricos deformáveis e informações de textura | por |
dc.title.alternative | Hippocampi segmentation in magnetic resonance images using geometric deformable models and texture information | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Ferrari, Ricardo José | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8460861175344306 | por |
dc.description.resumo | Os hipocampos são estruturas cerebrais intimamente relacionadas à cognição e, portanto, são de grande interesse clínico para o diagnóstico e análise da evolução de doenças neurodegenerativas, como a doença de Alzheimer (DA) e Parkinson. A taxa de atrofia dos hipocampos por faixa etária é considerada um dos principais biomarcadores da DA. Visto que a marcação manual (para posterior avaliação) dos hipocampos é uma tarefa difícil e suscetível a erros, decorrentes da variação entre marcações realizadas por especialistas, vários métodos automáticos para a segmentação dos hipocampos em imagens 3D de ressonância magnética (RM) têm sido propostos na literatura, dentre os quais aqueles baseados em modelos geométricos deformáveis se sobressaem. Então, o principal objetivo desse trabalho foi o desenvolvimento de um método automático para a segmentação dos
hipocampos em imagens 3D de ressonância magnética usando modelos geométricos deformáveis e informações de textura das regiões hipocampais. Tal método permite auxiliar na análise diagnóstica de doenças neurodegenerativas. Além do método apresentado, foi implementada uma aplicação web, visando uma forma mais prática de disponibilizar o trabalho desenvolvido para especialistas no assunto. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2192427611577303 | por |
dc.publisher.course | Engenharia de Computação - EC | por |