Modelo de Contorno Ativo Crisp Adaptativo 2D aplicado na segmentação dos pulmões em imagens de TC do tórax de voluntários sadios e pacientes com enfisema pulmonar / Adaptive 2D Crisp Active Contour Model applied to lung segmentation in CT images of the thorax of healthy volunteers and patients with pulmonary emphysema

RESUMO

INTRODUÇÃO: Dentre as doenças que afetam a população mundial, destaca-se a preocupação com a Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC), que, segundo a Organização Mundial de Saúde, pode se constituir na terceira causa de morte mais importante em todo mundo no ano de 2030. Visando contribuir com o auxílio ao diagnóstico médico, esta pesquisa centraliza seus esforços na etapa de segmentação dos pulmões, visto que esta é a etapa básica de sistema de Visão Computacional na area de pneumologia. MÉTODOS: Este trabalho propõe um novo método de segmentação dos pulmões em imagens de Tomografia Computadorizada (TC) do tórax chamado de Método de Contorno Ativo (MCA) Crisp Adaptativo 2D. Este MCA consiste em traçar automaticamente uma curva inicial dentro dos pulmões, que se deforma por iterações sucessivas, minimizando energias que atuam sobre a mesma, deslocando-a até as bordas do objeto. O MCA proposto é o resultado do aperfeiçoamento do MCA Crisp desenvolvido previamente, visando aumentar a sua exatidão, diminuindo o tempo de análise e reduzindo a subjetividade na segmentação e análise dos pulmões dessas imagens pelos médicos especialistas. Este método por iterações sucessivas de minimização de sua energia, segmenta de forma automática os pulmões em imagens de TC do tórax. RESULTADOS: Para sua validação, o MCA Crisp Adaptativo é comparado com os MCAs THRMulti, THRMod, GVF, VFC, Crisp e também com o sistema SISDEP, sendo esta avaliação realizada utilizando como referência 24 imagens, sendo 12 de pacientes com DPOC e 12 de voluntários sadios, segmentadas manualmente por um pneumologista. Os resultados obtidos demonstram que o método proposto é superior aos demais. CONCLUSÃO: Diante dos resultados obtidos, pode-se concluir que este método pode integrar sistemas de auxílio ao diagnóstico médico na área de Pneumologia.

ABSTRACT

INTRODUCTION: Among the diseases that affect the world's population, there is concern about Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), that, according to the World Health Organization, could be the leading cause of death worldwide by the year 2030. Aiming to contribute to aid medical diagnosis, this research focuses its efforts on the segmentation of the lungs, since this is the basic step system in the area of Computer Vision pulmonology. METHODS: This paper proposes a new method for segmentation of lung images in Computed Tomography (CT) of the chest called Active Contour Method (MCA) Crisp Adaptive 2D. This MCA is to draw a curve starting inside an object of interest. This curve is deformed by successive iterations, minimizing energies that act on it, moving it to the edges of the object. The MCA is the improvement of the proposed MCA Crisp previously developed, aiming to increase the accuracy, decreasing analysis time and reducing the subjectivity in the segmentation and analysis of the lungs of these images by pulmonologists. This method is automatically initialized in the lungs and on successive iterations to minimize this energy, this MCA automatically targets the lungs in chest CT images. RESULTS: To evaluate the proposed method, the MCA Adaptive Crisp is compared with MCAs THRMulti, THRMod, GVF, VFC, Crisp and also with the system SISDEP, this assessment is performed using reference images 24, 12 COPD patients and 12 volunteers healthy, manually segmented by a pulmonologist. The results show that the proposed method is superior to the others. CONCLUSION: Based on the results, it can be concluded that this method can integrate systems aid in the medical diagnosis of Pulmonology.