Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Letícia Rittner

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: Essa dissertação de mestrado propõe um método de análise de lesões na substância branca do cérebro afim de distinguir as regiões de interesse entre substância branca normal ou não-normal, tarefa denominada identificação de lesões, assim como distinguir diferentes tipos de lesões de acordo...

Resumo: Essa dissertação de mestrado propõe um método de análise de lesões na substância branca do cérebro afim de distinguir as regiões de interesse entre substância branca normal ou não-normal, tarefa denominada identificação de lesões, assim como distinguir diferentes tipos de lesões de acordo com sua etiologia: desmielinizante ou isquêmica, tarefa denominada classificação de lesões. O método combina a análise de textura com o uso de classificadores, como o Máquinas de vetores suporte (SVM), K-vizinhos mais próximos (kNN), Floresta de Caminhos Ótimos (OPF) e Análise Discriminante Linear (LDA). Experimentos realizados em dados reais de ressonância magnética do cérebro mostraram que o método proposto _e adequado para identificação e classificação de lesões no cérebro

Abstract: This dissertation proposes a method for brain white matter lesions analysis in order to distinguish regions of interest between normal and non-normal brain white matter, called lesion identification task, and also to distinguish different types of lesions based on their etiology:...

Abstract: This dissertation proposes a method for brain white matter lesions analysis in order to distinguish regions of interest between normal and non-normal brain white matter, called lesion identification task, and also to distinguish different types of lesions based on their etiology: demyelinating or ischemic, called lesion classification task. The method combines texture analysis with the use of classifiers such as Support Vector Machine (SVM), k-Nearst Neighboor (kNN), Optimum Path Forest (OPF) and Linear Discriminant Analysis (LDA). Experiments using real brain MRI data have shown that the proposed method is suitable to identify and classify the brain lesions