Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico

Durante uma gravidez é aconselhável a realização de 3 exames ecográficos. O primeiro, e reconhecido pelos especialistas como mais importante, é o do primeiro trimestre. Neste exame, realizado entre as 11 e as 14 semanas, é possível avaliar a idade gestacional, o desenvolvimento fetal e, mais importante, as anomalias fetais. Na avaliação das anomalias fetais incluem-se as cromossómicas, que são detetáveis a partir da observação da medida da Translucência da Nuca mas que deve ser cruzada com a medida da Distância Crânio-Caudal e a idade materna. As medidas são retiradas manualmente e os seus valores variam com a disponibilidade física e a motivação do operador, pelo que os resultados mostram variabilidade intra e inter-operador. As imagens recolhidas pelos sistemas de aquisição baseados em ultrassons apresentam pouco detalhe, baixo contraste, baixa relação sinal/ruído e grande variabilidade morfológica que dificulta a tarefa de segmentação e, consequentemente, o desenvolvimento de sistemas de medição automáticos. Como tal, o seu tratamento exige a utilização de técnicas que reúnam características adequadas e que permitam o desenvolvimento de sistemas robustos. Este trabalho trata a questão da extração automática da medida da Distância Crânio-Caudal (DCC) a partir das imagens de ultrassons habitualmente usadas para este fim. Para tal, propõe a utilização de técnicas de Fuzzy Clustering, de Contornos Ativos e de Aprendizagem Máquina, nomeadamente SVMs, para a segmentação das imagens com vista à identificação do corpo do feto. Estas abordagens potenciaram a formulação de novos modelos que permitem enfrentar as dificuldades inerentes ao tratamento deste tipo de imagens. São também propostas metodologias automáticas de extração da medida DCC, sendo que algumas delas dependem dos processos de segmentação sugeridos. Os resultados obtidos para a medida da DCC apresentam um erro absoluto médio relativo dentro dos intervalos de variabilidade inter-operador referidos na literatura.

Name thesis:degree_name

Programa Doutoral em Engenharia Eletrónica e de Computadores

Year dc:date.issued

2015

Author dc:creator

• Igrejas, Getúlio Paulo Peixoto

Advisors dc:contributor.advisor

• Couto, Carlos
• Salgado, Paulo Alexandre Cardoso

• Segmentação
• Fuzzy clustering
• Contornos ativos
• SVM
• Ecografias fetais
• Distância crânio-caudal
• Segmentation
• Active contours
• Ultrasound fetal images
• Crown-rump length

Statement dc:rights

• openAccess

Language dc:language.iso

por

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/1822/40353

OAI record oai:identifier

http://repositorium.sdum.uminho.pt/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepositorium.uminho.pt%3A1822%2F40353