Método para Segmentação Automática de Lesões de Esclerose Múltipla em exames FLAIR

  • Pedro Klein PUCRS/INCT/MACC
  • Alexandre Franco PUCRS
  • Márcio Pinho PUCRS/INCT/MACC

Resumo


O presente artigo propõe um método para segmentação automática de lesões de Esclerose Múltipla em imagens de Ressonância Magnética obtidas na modalidade Fluid Attenuated Inverse Recovery (FLAIR). Ao contrário do método considerado padrão ouro atual, que exige que além das imagens em FLAIR também sejam adquiridas imagens na modalidade T1, a abordagem aqui descrita visa substituir o uso das imagens T1, utilizadas na delimitação das estruturas cerebrais, pelo uso de atlas probabilísticos utilizados para os mesmos fins. Como resultados preliminares, obteve-se uma segmentação bastante aproximada do método considerado padrão ouro, o que para este trabalho em andamento indica um bom direcionamento de estudos.

Referências

GARCÍA LORENZO, D.; FRANCIS, S.; NARAYANAN, S.; ARNOLD, D. L.; COLLINS, D. L. Review of automatic segmentation methods of multiple sclerosis white matter lesions on conventional magneti resonance imaging. Medical Image Analysis, 2013. 1 18.

MCCONNEL BRAIN IMAGING CENTRE. BIC The McConnell Brain Imaging Centre: ICBM 152 N Lin 2009. The McConnell Brain Imaging Centre, 1997. Disponivel em: http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesAtlases/ICBM152NLin2009. Acesso em: 15 Abril 2015.

SCHMIDT, P.; GASER, C.; ARSIC, M.; BUCK, D.; FÖRSCHLER, A.; BERTHELE, A.; HOSHI, M.; ILG, R.; SCHMID, V. J.; ZIMMER, C. et al. An automated tool for detection of FLAIR hiperintense white matter lesions in Multiple Sclerosis. NeuroImage 59, 2012. 3774 3783.
Publicado
20/07/2015
Como Citar

Selecione um Formato
KLEIN, Pedro; FRANCO, Alexandre; PINHO, Márcio. Método para Segmentação Automática de Lesões de Esclerose Múltipla em exames FLAIR. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 15. , 2015, Recife. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015 . p. 213-216. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2015.10385.