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1.
Rev. bras. eng. biomed ; 30(2): 132-143, Apr.-June 2014. ilus, graf
Article in English | LILACS | ID: lil-714729

ABSTRACT

INTRODUCTION: Parcellation of the corpus callosum (CC) in the midsagittal cross-section of the brain is of utmost importance for the study of diffusion properties within this structure. The complexity of this operation comes from the absence of macroscopic anatomical landmarks to help in dividing the CC into different callosal areas. In this paper we propose a completely automatic method for CC parcellation using diffusion tensor imaging (DTI). METHODS: A dataset of 15 diffusion MRI volumes from normal subjects was used. For each subject, the midsagital slice was automatically detected based on the Fractional Anisotropy (FA) map. Then, segmentation of the CC in the midsgital slice was performed using the hierarchical watershed transform over a weighted FA-map. Finally, parcellation of the CC was obtained through the application of the watershed transform from chosen markers. RESULTS: Parcellation results obtained were consistent for fourteen of the fifteen subjects tested. Results were similar to the ones obtained from tractography-based methods. Tractography confirmed that the cortical regions associated with each obtained CC region were consistent with the literature. CONCLUSIONS: A completely automatic DTI-based parcellation method for the CC was designed and presented. It is not based on tractography, which makes it fast and computationally inexpensive. While most of the existing methods for parcellation of the CC determine an average behavior for the subjects based on population studies, the proposed method reflects the diffusion properties specific for each subject. Parcellation boundaries are found based on the diffusion properties within each individual CC, which makes it more reliable and less affected by differences in size and shape among subjects.

2.
Rev. bras. eng. biomed ; 18(3): 117-131, set.-dez. 2002. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-358858

ABSTRACT

A utilização de imagens de Ressonância Magnética vem ganhando crescente importância na análise do funcionamento cardíaco e detecção de cardiopatias. Contudo, para a obtenção de informações quantitativas utilizadas em determinados diagnósticos é necessária a realização de um processo de segmentação das imagens, visando a extração de estruturas de interesse. A segmentação de forma manual é muitas vezes utilizada para este propósito. No entanto, esta abordagem demanda uma quantidade muito elevada de trabalho repetitivo principalmente considerando-se a técnica cine MR, cujos exames são, em geral, constituídos por centenas de imagens. Este artigo apresenta a descrição de um sistema desenvolvido para a segmentação do ventrículo esquerdo em seqüências de imagens obtidas por cine MR. O método de segmentação utilizado é a transformação Watershed com marcadores no contexto da Morfologia Matemática. Para a avaliação do sistema proposto foram feitos testes sistemáticos de segmentação com um conjunto de 10 exames e a partir destes foram realizadas análises comparativas abordando aspectos como variações intra e inter-operadores, comparação com a segmentação manual, variação volumétrica e coomparações das frações de ejeção. São apresentados neste artigo resultados obtidos nas comparações de alguns exames e uma discussão a respeito dos resultados completos.


Subject(s)
Diagnostic Imaging/trends , Diagnostic Imaging , Ventricular Dysfunction, Left/diagnosis , Magnetic Resonance Imaging, Cine/methods , Heart Diseases
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