TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS EM EXAMES DE RESSONÂNCIA MAGNÉTICA NUCLEAR

Autores

  • Carlo Foletto Lucas EDIPUCRS

Palavras-chave:

segmentação de imagens, classificação de imagens, MRI, ressonância magnética, Fuzzy c-means, Watersheds, crescimento de regiões, redes neurais, método de Bayes.

Resumo

A tecnologia de geração de imagens por Ressonância Magnética é uma importante ferramenta de apoio ao diagnóstico médico, devido, principalmente, à sua característica não-invasiva e por disponibilizar uma grande quantidade de informação sobre as estruturas fisiológicas analisadas. No entanto, existem diversos cuidados que devem ser tomados em relação à movimentação do paciente para que a imagem final não sofra com um excesso de ruídos. Atualmente, a avaliação da movimentação do paciente é feita por um técnico especializado e, portanto, está sujeita a erro humano. Este trabalho propõe um processo de avaliação, quantificação e classificação das imagens através de um processo automatizado, visando a implementação na máquina de ressonância magnética.

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Publicado

2014-11-12

Como Citar

Foletto Lucas, C. (2014). TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS EM EXAMES DE RESSONÂNCIA MAGNÉTICA NUCLEAR. Revista Da Graduação, 7(2). Recuperado de https://revistaseletronicas.pucrs.br/graduacao/article/view/19345

Edição

Seção

Faculdade de Engenharia