Segmentação de imagens de elastografia mamária

Beja, Pedro Filipe Hortelão

Publication

Segmentação de imagens de elastografia mamária

2013Master thesis

dc.contributor.advisor	Leiria, Isabel
dc.contributor.advisor	Pereira, Wagner
dc.contributor.author	Beja, Pedro Filipe Hortelão
dc.date.accessioned	2015-09-17T13:56:49Z
dc.date.available	2015-09-17T13:56:49Z
dc.date.issued	2013
dc.date.submitted	2013
dc.description.abstract	Na imagiologia dos dias de hoje, a elastografia é uma técnica bastante promissora para a deteção do cancro da mama. Apesar de ainda ser pouco utilizada, esta técnica representa resultados ainda mais promissores quando combinados com a ecografia, pois permite reduzir o número de biopsias desnecessárias, ter uma maior segurança nos diagnósticos das lesões, a nível de sensibilidade, especificidade e acurácia, evita que os pacientes passem por radiação ionizante e os custos são bem menores quando comparados com outras técnicas. Este trabalho visa a caraterização dos contornos das lesões da mama, onde o contorno representa mais um fator de avaliação das imagens de elastografia. Experimentam-se vários algoritmos de segmentação a imagens de elastografia a cores e com base nos resultados é selecionado o Elasto Region. Na primeira parte do algoritmo é adicionado um pré-processamento de imagem através de operadores morfológicos por forma a isolar a lesão. Na segunda parte é aplicado o contorno ativo sem bordas para delimitar a lesão pretendida. São comparados os resultados finais obtidos de forma semi-automática com o Elasto Region, com os contornos delimitados manualmente por um médico especialista, através da razão de superposição. Das 104 imagens de elastografia a cores recolhidas obtém-se 37% das lesões utilizando a escala de cor RGB e 29% utilizando a escala HSV. Tendo em conta que a razão de superposição funciona quando os contornos são fechados, retira-se o número de imagens que o algoritmo não conseguiu obter um contorno fechado, assim utilizando 83 imagens na escala RGB temos 45% e com 63 imagens na escala HSV obtém-se 46%. Desta forma passa-se a conhecer o desempenho do algoritmo e pode-se concluir que é necessário ramificar o algoritmo para vários grupos de imagens. Pois diversos grupos de imagens requerem diferentes pré-processamentos.	por
dc.description.sponsorship	Universidade do Algarve, Faculdade de Ciências e Tecnologia	por
dc.identifier.tid	201729253
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10400.1/6788
dc.language.iso	por	por
dc.subject	Diagnóstico instrumental	por
dc.subject	Imagiologia	por
dc.subject	Cancro da mama	por
dc.subject	Ecografia	por
dc.title	Segmentação de imagens de elastografia mamária	por
dc.type	master thesis
dspace.entity.type	Publication
person.familyName	Correia de Oliveira Beja
person.givenName	Pedro Rui
person.identifier	6xecf34AAAAJ
person.identifier.ciencia-id	C116-3331-F9E6
person.identifier.orcid	0000-0001-8164-0760
person.identifier.scopus-author-id	6602807125
rcaap.rights	openAccess	por
rcaap.type	masterThesis	por
relation.isAuthorOfPublication	74f734df-0ea1-43de-9ed7-d0c731ab7c07
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery	74f734df-0ea1-43de-9ed7-d0c731ab7c07
thesis.degree.discipline	Engenharia Eletrónica e Telecomunicações	por
thesis.degree.level	Mestre	por
thesis.degree.name	Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicações	por