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Algoritmo híbrido para segmentação do ventrículo esquerdo em imagens de ecocardiografia bidimensional / Hybrid algorithm for segmentation of the left ventricle in two-dimensional echocardiography
Andrade, Marcelino Monteiro de; Espinoza, Bruno Luiggi Macchiavello; Nascimento, Francisco Assis de Oliveira; Rocha, Adson Ferreira da; Vasconcelos, Daniel França; Jesus, Paulo César de; Carvalho, Hervaldo Sampaio.
Afiliação
  • Andrade, Marcelino Monteiro de; Universidade de Brasília. Faculdade de Tecnologia. Departamento de Engenharia Elétrica. Grupo de Processamento Digital de Sinais. Brasília. BR
  • Espinoza, Bruno Luiggi Macchiavello; Universidade de Brasília. Faculdade de Tecnologia. Departamento de Engenharia Elétrica. Grupo de Processamento Digital de Sinais. Brasília. BR
  • Nascimento, Francisco Assis de Oliveira; Universidade de Brasília. Faculdade de Tecnologia. Departamento de Engenharia Elétrica. Grupo de Processamento Digital de Sinais. Brasília. BR
  • Rocha, Adson Ferreira da; Universidade de Brasília. Faculdade de Tecnologia. Departamento de Engenharia Elétrica. Grupo de Processamento Digital de Sinais. Brasília. BR
  • Vasconcelos, Daniel França; Universidade de Brasília. Faculdade de Medicina. Brasília. BR
  • Jesus, Paulo César de; Universidade de Brasília. Faculdade de Medicina. Brasília. BR
  • Carvalho, Hervaldo Sampaio; Universidade de Brasília. Faculdade de Tecnologia. Departamento de Engenharia Elétrica. Grupo de Processamento Digital de Sinais. Brasília. BR
Rev. bras. eng. biomed ; 22(1): 23-33, abr. 2006. ilus, tab, graf
Artigo em Português | LILACS | ID: lil-490936
Biblioteca responsável: BR1178.1
RESUMO
Este trabalho apresenta uma técnica para segmentação automática da cavidade ventricular esquerda em ecocardiogramas bidimensionais. O algoritmo realiza a identificação e a extração das bordas do ventrículo esquerdo, que permite a obtenção de parâmetros clínicos utilizados no diagnóstico de diversas patologias cardíacas. O processo de extração de bordas é constituído de três etapas o pré-processamento, a segmentação e a detecção do contorno. Na etapa de pré-processamento é realizada, primeiramente, a aplicação de um algoritmo de minimização do ruído mediante técnica que utiliza transformada de wavelets, seguida da aplicação de uma técnica de elevação do contraste, que prepara a imagem para a próxima etapa. Na etapa de segmentação é utilizada a técnica de watersheds. Na última etapa, procedimentos de morfologia matemática são utilizados para detecção e extração do contorno. A avaliação do desempenho da técnica apresentada foi realizada por meio da comparação dos resultados obtidos pela segmentação automática do ventrículo esquerdo com os resultados obtidos com segmentação manual, feita por um especialista. Os resultados obtidos foram também comparados com os resultdos de outras técnicas descritas na literatura. Para os testes do algoritmo foram descritas na literatura. Para os testes de algoritmo foram utilizadas 60 imagens de ecocardiogramas bidimensionais de pacientes atendidos no serviço de ecocardiolografia do Hospital Universitário de Brasília. Os resultados experimentais mostraram um bom desempenho do método, mesmo em imagens de baixa qualidade, sendo esses resultados superiores aos de outros métodos apresentados na literatura.
Assuntos

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Algoritmos / Processamento de Imagem Assistida por Computador / Ecocardiografia / Função Ventricular Esquerda Tipo de estudo: Guia de prática clínica / Estudo prognóstico Idioma: Português Revista: Rev. bras. eng. biomed Assunto da revista: Engenharia Biomédica Ano de publicação: 2006 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade de Brasília/BR
Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Algoritmos / Processamento de Imagem Assistida por Computador / Ecocardiografia / Função Ventricular Esquerda Tipo de estudo: Guia de prática clínica / Estudo prognóstico Idioma: Português Revista: Rev. bras. eng. biomed Assunto da revista: Engenharia Biomédica Ano de publicação: 2006 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade de Brasília/BR
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