Segmentaçao de tecidos cerebrais em imagens de ressonância magnética utilizando campos aleatórios de Markov

Abstract

Resumo: A ressonância magnética é uma modalidade de imagens que tem muitas aplicações em medicina e em especial em estudos do cérebro. Um dos seus pontos fortes é o alto contraste que produz em tecidos moles, o qual possibilita a utilização de imagens em diagnósticos de anomalias e planejamento de procedimentos cirúrgicos. Este trabalho investiga métodos de segmentação de tecidos cerebrais que usam campos aleatórios de Markov e algoritmos genéticos. O algoritmo genético tem o objetivo de melhorar o processo de segmentação por meio da determinação de parâmetros iniciais. Os resultados obtidos neste processo são comparados com imagens segmentadas manualmente por especialistas. Além disso, o resultado da segmentação permite a classificação de estruturas e a determinação de novos parâmetros, os quais auxiliam no processo de criação de imagens tridimensionais do cérebro.

Abstract: Magnetic resonance is an imaging modality with many applications in medicine, particularly in brain studies. One advantage of its use is the high contrast that it generates in soft tissues, allowing for its use in the diagnosis of anomalies and in the planning of surgical procedures. The present work investigates methods of brain tissue segmentation that use Markov random fields and genetic algorithms. A genetic algorithm is employed to estimate initial parameters, aiming at improving the segmentation process. The results thus obtained are compared with images that were manually segmented by specialists. In addition, the results of the segmentation process also make it possible to classify structures and determine new parameters, which are useful in the creation of three dimension images of the brain.