einstein (São Paulo). 03/mar/2020;18:eAO4948.
Segmentação automática de tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética
DOI: 10.31744/einstein_journal/2020AO4948
RESUMO
Objetivo
Desenvolver um algoritmo computacional aplicado a imagens de ressonância magnética, para segmentação automática de tumores cerebrais.
Métodos
Foram utilizadas 130 imagens de ressonância magnética nas sequências T1c, T2 e FSPRG T1c e nos planos axial, sagital e coronal de pacientes acometidos com câncer cerebral. Os algoritmos empregaram técnicas de correção de contraste, normalização de histograma e binarização, para desconectar estruturas adjacentes do cérebro e realçar a região de interesse. A segmentação automática foi realizada por meio da detecção por coordenadas e por média aritmética da área. Operadores morfológicos foram utilizados para eliminar elementos indesejáveis e reconstruir a forma e a textura do tumor. Os resultados foram comparados com as segmentações manuais de dois médicos radiologistas, para determinar a eficácia dos algoritmos implementados.
Resultados
Os acertos foram de 89,23% na correspondência entre a segmentação obtida e o padrão-ouro.
Conclusão
É possível localizar e delimitar a região tumoral de forma automática, sem necessidade de interação com o usuário baseado em dois métodos inovadores de detecção dos extremos do cérebro e de exclusão dos tecidos não tumorais em imagens de ressonância magnética.
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