Research on Biomedical Engineering
https://rbejournal.org/article/doi/10.4322/rbeb.2011.021
Research on Biomedical Engineering
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Modelo de Contorno Ativo Crisp: nova técnica de segmentação dos pulmões em imagens de TC

Active Contour Modes Crisp: new technique for segmentation the lungs in CT images

Rebouças Filho, Pedro Pedrosa

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Resumo

Este trabalho propõe um novo método de contornos ativos (MCA), chamado de MCA Crisp, e o avalia na segmentação dos pulmões em imagens de Tomografia Computadorizada (TC). O MCA consiste em traçar uma curva inicial em torno ou dentro de um objeto de interesse. Esta curva se deforma, conforme algumas energias que atuam sobre a mesma, deslocando-a até as bordas do objeto. Este processo é realizado por iterações sucessivas de minimização de uma dada energia, associada à curva. Aplicando MCAs descritos na literatura na segmentação dos pulmões em imagens de TC, constatam-se limitações. Neste contexto, propõe-se o MCA Crisp para suprir tais limitações, propondo uma inicialização automática e uma nova energia externa baseada em regras e nas densidades radiológicas pulmonares. Realiza-se uma comparação entre os MCAs Tradicional, Balão, GVF e o método proposto para demonstrar a superioridade do novo método. Em seguida, para validar o MCA Crisp realiza-se uma análise qualitativa junto a um médico especialista na área de Pneumologia do Hospital Universitário Walter Cantídio da Universidade Federal do Ceará. Nesta análise, são utilizados 100 pulmões em imagens de TC. A eficiência da segmentação foi avaliada em 5 categorias, obtendo os seguintes resultados: 73% ótimas, sem falhas, 20% aceitáveis, com pequenos erros, 7% razoáveis, com erros grosseiros e 0% ruim, segmentando apenas uma pequena parte do pulmão, e 0% péssima, obtendo uma segmentação totalmente errada. Conclui-se que o MCA Crisp é um método útil para segmentar os pulmões em imagens de TC e com potencial para integrar sistemas que auxiliem o diagnóstico médico.

Palavras-chave

Auxílio ao diagnóstico médico, Densidade radiológicas, Método de Contorno Ativo, Segmentação do pulmão, Tomografia Computadorizada do tórax.

Abstract

This paper proposes a new Active Contour Model (ACM), called ACM Crisp, and evaluates the segmentation of lungs in computed tomography (CT) images. An ACM draws a curve around or within the object of interest. This curve changes its shape, when some energy acts on it and moves towards the edges of the object. This process is performed by successive iterations of minimization of a given energy, associated with the curve. The ACMs described in the literature have limitations when used for segmentations of CT lung images. The ACM Crisp model overcomes these limitations, since it proposes automatic initiation and new external energy based on rules and radiological pulmonary densities. The paper compares other ACMs with the proposed method, which is shown to be superior. In order to validate the algorithm a medical expert in the field of Pulmonology of the Walter Cantídio University Hospital from the Federal University of Ceará carried out a qualitative analysis. In these analyses 100 CT lung images were used. The segmentation efficiency was evaluated into 5 categories with the following results for the ACM Crisp: 73% excellent, without errors, 20% acceptable, with small errors, and 7% reasonable, with large errors, 0% poor, covering only a small part of the lung, and 0% very bad, making a totally incorrect segmentation. In conclusion the ACM Crisp is considered a useful algorithm to segment CT lung images, and with potential to integrate medical diagnosis systems.

Keywords

Medical diagnostic, Radiological densities, Active Contour Models, Lung Segmentation, Computerized tomography of the chest.
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