Análise de Técnicas Computacionais Usadas na Segmentação de Nódulos Pulmonares

  • Jorge Paulo Soares Rocha Filho UESC
  • Paulo Eduardo Ambrósio UESC

Resumo


O câncer pulmonar é a causa mais comum de mortes por câncer segundo a OMS (Organização Mundial de Saúde) e a sua detecção precoce está diretamente relacionada com a efetividade do tratamento e com as chances de cura. Uma das principais técnicas diagnósticas para essa doença envolve a análise de imagens digitais obtidas por raio-x convencional e tomografia computadorizada, sendo que o processamento computadorizado dessas imagens tem se destacado como um dos campos de pesquisa em grande ascensão. Este trabalho tem como objetivo a análise comparativa de diferentes técnicas de processamento digital de imagens, buscando identificar e validar quais delas são mais indicadas para a segmentação de nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada. Como objetivo final do projeto, o conjunto de técnicas validadas terão seus respectivos algoritmos descritos e integrados em plataforma aberta de apoio ao diagnóstico de câncer de pulmão.

Referências

Uehara, C.; Jamnik, S. & Santoro, I.L. (1998) "Câncer de pulmão". Medicina: Ribeirão Preto, 31:266-276

Gonzalez, R.C. and Woods, R.E. (2009) Processamento de imagens digitais. Pearson.

Armato SG III, McLennan G, Bidaut L, McNitt-Gray MF, Meyer CR, Reeves AP, Zhao B, Aberle DR, Henschke CI, Hoffman EA, Kazerooni EA, MacMahon H, van Beek EJR, Yankelevitz D, et al. (2011) "The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A completed reference database of lung nodules on CT scans". Medical Physics, 38: 915-931.

Ferreira-Junior, J.R., Oliveira, M.C. & Azevedo-Marques, P.M. (2016) "Cloud-based NoSQL open database of pulmonary nodules for computer-aided lung cancer diagnosis and reproducible research". Journal of Digital Imaging, 29:716-729.
Publicado
02/07/2017
ROCHA FILHO, Jorge Paulo Soares; AMBRÓSIO, Paulo Eduardo. Análise de Técnicas Computacionais Usadas na Segmentação de Nódulos Pulmonares. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 17. , 2017, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 1907-1910. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3702.