Título: Classificação de Textura em Imagens com Redes Neurais Artificiais para Segmentação de Regiões de AVCi em Tomografias Computadorizadas
Autores: Freitas, Emannuel Diego G. de; Correia, Suzete Elida N.; Regis, Carlos Danilo M.
Resumo: Imagens de Tomografia Computadorizada (TC) são frequentemente utilizadas como instrumentos de auxílio ao diagnóstico médico, a exemplo do Acidente Vascular Cerebral (AVC). A análise da imagem do crânio é realizada pelo médico de forma visual, o qual localiza a lesão, diferencia o AVC isquêmico do hemorrágico e realiza a segmentação manualmente. Neste artigo é proposto um método de segmentação da região cerebral atingida por AVC isquêmico em imagens de TC simples, baseado na classificação de informações de textura extraídas da imagem, utilizando para isso uma RNA MLP. Nos testes realizados o sistema obteve, em média, 98% de acurácia e 77% de precisão, mostrando-se capaz de segmentar a região cerebral atingida pelo AVC com precisão. Um contorno é delineado automaticamente em volta da região segmentada sem a necessidade de uma intervenção humana.
Palavras-chave: Processamento Digital de Imagens; Acidente Vascular Cerebral; Análise de Texturas; Redes Neurais Artificiais
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-062
Artigo em pdf: cbic2015_submission_62.pdf
Arquivo BibTeX: cbic2015_submission_62.bib