Segmentação do ventrículo esquerdo em imagens ecocardiograficas

Abstract

Este trabalho tem por objetivo apresentar a estrutura e a lógica de um algoritmo aplicado na segmentação do ventrículo esquerdo de ecocardiografias codificadas sob o padrão DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) obtidas através de equipamentos adequados. Além de identificar fases, melhorias e resultados do algoritmo criado, é realizado um estudo comparativo desses resultados com os obtidos por meio da aplicação de outros algoritmos de mesma finalidade sobre o mesmo conjunto de imagens. Os fatores de comparação tais como o tempo de processamento e a qualidade do resultado são identificados através da comparação das áreas de segmentação entre as imagens tratadas pelo profissional da área de saúde e pelo algoritmo. Um conjunto de operações morfológicas sobre as imagens foi aplicado, além de algoritmos de corte e preparação das mesmas. Filtros de suavização, tais como o Gaussiano e o de Lee[4], além de sucessivas operações de abertura e fechamento, foram utilizados com o propósito de eliminar ruídos e prepará-las para a segmentação watershed. Neste contexto, deu-se um foco especial às etapas do pré-processamento, pela sua importância em preparar os quadros que serão manipulados pelo algoritmo de segmentação. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

This work aims at presenting the structure and logic of an algorithm applied to the segmentation of the left ventricle of echocardiographies encoded in the DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) standard, obtained through appropriate equipment. Besides identifying stages, improvements and results of the created algorithm, we conducted a comparative study of these results with those obtained through the application of other algorithms with the same purpose on the same set of images. The comparison of factors such as the processing time and result quality are identified by comparing the areas of segmentation between the images processed by the medical professional and the algorithm. A number of morphological operations on the images was applied, as well as algorithms, cutting and preparing them. Smoothing filters, such as Gaussian and Lee [4], and successive operations of opening and closing, were used for the purpose of eliminating noise and preparing them for watershed segmentation. In this context, was a particular focus on stages of pre-processing was given, for its importance in preparing the frames wich will be handled by the segmentation algorithm.