Resumo: O tálamo é uma pequena estrutura subcortical que fica na região central do cérebro e que está relacionada com diversas funções como transmissão de informações sensoriais, regulação do sono e controle motor. Alterações nessa estrutura podem causar condições adversas de saúde como tremores e doença de Parkinson. Tanto para o acompanhamento do tratamento de doenças relacionadas ao tálamo, quanto para pesquisas populacionais onde o tálamo é objeto de estudo, a segmentação e o parcelamento dessa estrutura é uma etapa de extrema importância. Assim, métodos robustos e rápidos são necessários para segmentar ou parcelar essa estrutura. A segmentação do tálamo normalmente é feita com o emprego imagens de ressonâncias magnética ponderadas em T1 e com métodos baseados em atlas que são relativamente lentos e não necessariamente atingindo a melhor representação da estrutura. Além disso, principalmente no problema de parcelamento do tálamo, as imagens convencionais ponderadas em T1 apresentam baixo contraste, limitando ainda mais os resultados. Por outro lado, imagens de difusão têm o potencial de melhores contrastes no interior do tálamo por carregarem mais informações da microestrutura dos tecidos. Com o objetivo de resolver a limitação de qualidade do resultado das segmentações atingidas pelos métodos atuais e o tempo de processamento das imagens, este trabalho propõe métodos que utilizam imagens ponderadas por difusão e redes neurais convolucionais para segmentar e parcelar o tálamo. Os resultados atingidos são superiores aos métodos atuais, atingindo DICEs próximos de 0,9, estabelecendo o estado da arte, e os tempos de execução são de poucos minutos, contra horas tomadas pelos métodos de registro de atlas Ver menos

Abstract: The thalamus is a small subcortical structure located in the central region of the brain and it is related to several functions such as transmitting sensory information, regulating sleep, and motor control. Changes in this structure can lead to adverse health conditions such as tremors and Parkinson's disease. In both cases of treatment of diseases related to the thalamus and for population studies where the thalamus is the target, the segmentation and parcellation of this structure is an essential step in conducting research or treatment. Therefore, robust and fast methods are needed to segment or parcellate this structure. The segmentation of the thalamus is usually done using T1-weighted magnetic resonance images and employing relatively slow atlas-based methods, which do not necessarily provide the best representation of the structure. Furthermore, especially in the problem of parcellation of the thalamus, conventional T1-weighted images have low contrast, further limiting the results. On the other hand, diffusion images have the potential for better contrasts inside the thalamus due to carrying more information about the microstructure of the tissues. With the aim of solving the limitation of the quality of the segmentation achieved by current methods and the image processing time, this work proposes methods that use diffusion-weighted images and convolutional neural networks to segment and parcellate the thalamus. The achieved results are superior to current methods, reaching DICEs close to 0.9 and establishing the state of the art while keeping execution times to only a few minutes, compared to hours taken by atlas registration methods Ver menos