Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematica
Leticia Rittner
TESE
Português
T/UNICAMP R518s
[Diffusion tensor image segmentation in the mathematical morphology context]
Campinas, SP : [s.n.], 2009.
164 p. : il.
Orientador: Roberto de Alencar Lotufo
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: O objetivo principal desta tese é propor um método de segmentação para imagens de tensores de difusão baseado na transformada de watershed. Ao invés de adaptar o watershed para trabalhar com imagens tensoriais, definimos mapas escalares baseados na morfologia matemática que retêm a...
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Resumo: O objetivo principal desta tese é propor um método de segmentação para imagens de tensores de difusão baseado na transformada de watershed. Ao invés de adaptar o watershed para trabalhar com imagens tensoriais, definimos mapas escalares baseados na morfologia matemática que retêm a informação relevante contida nos tensores para, a partir deles, conseguir a segmentação da imagem aplicando a transformada de watershed. Novos mapas baseados em operadores da morfologia matemática são então propostos e analisados. O principal mapa escalar proposto é o gradiente morfológico tensorial (TMG). Um estudo comparativo do TMG com os diversos mapas escalares já existentes demonstra sua superioridade na tarefa de segmentação. Os resultados da segmentação baseada no TMG e no watershed hierárquico são comparáveis com resultados de segmentação baseada em atlas. O método proposto é usado para segmentar os núcleos do tálamo, uma tarefa de grande importância para a neuro-ciência. O método também é adaptado para segmentação de imagens coloridas, sendo necessária para tanto a criação de uma representação tensorial específica
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Abstract: The main goal of this thesis is to present a segmentation method for diffusion tensor images, based on the watershed transform. Instead of adapting the watershed to work with tensorial images, scalar maps based on mathematical morphology, retaining relevant information from tensors, were...
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Abstract: The main goal of this thesis is to present a segmentation method for diffusion tensor images, based on the watershed transform. Instead of adapting the watershed to work with tensorial images, scalar maps based on mathematical morphology, retaining relevant information from tensors, were defined. The desired segmentation is achieved by applying the watershed over these scalar maps. New scalar maps, based on mathematical morphology, are defined and analyzed. The tensorial morphological gradient (TMG) is the most important among the proposed scalar maps. A comparative study of the TMG with the existing scalar maps shows its superiority in the segmentation task. Segmentation results obtained by the hierarchical watershed over the TMG are comparable to atlas-based segmentation. The proposed method is used to segment the thalamic nuclei, an important task for neuroscience. The method is also adapted to segment color images, requiring a definition of a specific tensorial representation
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Lotufo, Roberto de Alencar, 1955-
Orientador
Hirata, Nina Sumiko Tomita
Avaliador
Saude, Andre Vital
Avaliador
Cendes, Fernando, 1962-
Avaliador
Magalhães, Léo Pini, 1952-
Avaliador
Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematica
Leticia Rittner
Segmentação de imagens de tensores de difusão no contexto da morfologia matematica
Leticia Rittner
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