ABSTRACT
O presente trabalho apresenta uma metodologia para segmentação automática de candidatos a nódulos pulmonares solitários usando Autômato Celular. A detecção precoce de nódulos pulmonares solitários que podem vir a se tornar câncer é essencial para sobrevida dos pacientes. Para auxiliar os especialistas na identificação desses nódulos estão sendo desenvolvidos sistemas auxiliados por computadores que visam automatizar os trabalhos de detecção e classificação. A etapa de segmentação desempenha um papel fundamental na detecção automática de nódulos pulmonares, pois permite separar os elementos de imagem em regiões que apresentam a mesma propriedade ou característica. A metodologia utilizada nessa pesquisa inclui aquisição das imagens, eliminação de ruídos, segmentação do parênquima pulmonar e segmentação dos candidatos a nódulos pulmonares solitários. Os testes foram realizados utilizando conjunto de imagens da base LIDC-IDRI, contendo 739 nódulos. Os resultados mostram uma sensibilidade de 95,66% dos nódulos considerados.
The present work presents a methodology for automatic segmentation of pulmonary solitary nodules candidates using cellular automaton. Early detection of pulmonary solitary nodules that may become cancer is essential for survival of patients. To assist the experts in the identification of these nodules are being developed computer aided systems that aim to automate the work of detection and classification. The segmentation stage plays a key role in automatic detection of lung nodules, as it allows separating the image elements in regions, which have the same property or characteristic. The methodology used in the article includes acquisition of images, noise elimination, pulmonary parenchyma segmentation and segmentation of pulmonary solitary nodules candidates. The tests were conducted using set of images of the LIDC-IDRI base, containing 739 nodules. The test results show a sensitivity of 95.66% of the nodules.