Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematica / Diffusion tensor image segmentation in the mathematical morphology context
AUTOR(ES)
Leticia Rittner
DATA DE PUBLICAÇÃO
2009
RESUMO
O objetivo principal desta tese é propor um método de segmentação para imagens de tensores de difusão baseado na transformada de watershed. Ao invés de adaptar o watershed para trabalhar com imagens tensoriais, definimos mapas escalares baseados na morfologia matemática que retêm a informação relevante contida nos tensores para, a partir deles, conseguir a segmentação da imagem aplicando a transformada de watershed. Novos mapas baseados em operadores da morfologia matemática são então propostos e analisados. O principal mapa escalar proposto é o gradiente morfológico tensorial (TMG). Um estudo comparativo do TMG com os diversos mapas escalares já existentes demonstra sua superioridade na tarefa de segmentação. Os resultados da segmentação baseada no TMG e no watershed hierárquico são comparáveis com resultados de segmentação baseada em atlas. O método proposto é usado para segmentar os núcleos do tálamo, uma tarefa de grande importância para a neuro-ciência. O método também é adaptado para segmentação de imagens coloridas, sendo necessária para tanto a criação de uma representação tensorial específica
ASSUNTO(S)
difusão - imagem de ressonancia magnetica mathematical morphology image processing morfologia matemática processamento de imagens diffusion
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=000476983Documentos Relacionados
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