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Title in Portuguese: Segmentação de lesões periapicais em imagens odontológicas radiográficas digitais utilizando modelos de contorno ativo com inicialização automática
Author: Lima, Francisco Danilo Silva
Advisor(s): Paula Júnior, Iális Cavalcante de
Keywords: Modelos de Contorno Ativo
Morfologia Matemática
Filtro de Gabor
Segmentação
Periapical
Odontologia
Issue Date: Mar-2018
Publisher: Universidade Federal do Ceará
Citation: Lima, F. D. S.
Abstract in Portuguese: A imagem é utilizada como umas das principais ferramentas de diagnóstico nas mais diversas áreas da saúde. Em muitos casos os diagnósticos guiados por imagem são de suma importância para revelar a causa de sintomas, acompanhar o tratamento de doenças e definir o tipo de tratamento adequado. Dentre as formas de aquisição de imagens médicas, têm-se as radiografias através de raios-X. Na área da Odontologia, as radiografias periapicais possuem um papel importante na obtenção de diagnósticos de patologias orais em pacientes. No entanto, no processo de realização do exames para o diagnóstico, muitas vezes a representação das estrutura anatômicas tridimensionais da face é feita em imagens bidimensionais, prejudicando a interpretação por parte do cirurgião-dentista. Além disso, as propriedades físicas de lesões e de tecidos da região maxilofacial podem não estar completamente correlacionadas com seus limites anatômicos, tornando a segmentação de tais lesões um procedimento bastante complexo e especializado, que muitas vezes requer uma interação manual considerável. O presente estudo propõe a utilização do Modelo de Contorno Ativo Localizado Baseado em Região, a partir de uma máscara inicial obtida, para segmentar lesões periapicais. Técnicas da Morfologia Matemática e filtros de Gabor são utilizados para identificar pontos para inicialização e melhor ajuste da máscara inicial do Modelo de Contorno Ativo (MCA). Os resultados das segmentações são comparados com o Ground Truth (GT), obtido por marcações das lesões por especialistas. Para uma avaliação quantitativa da metodologia proposta, são utilizadas métricas como coeficiente de similaridade de Dice, precisão e acurácia, que estabelecem a relação de proximidade da região segmentada com o resultado desejado. A média obtida com o coeficiente de Dice foi superior a 0;7 com desvio padrão inferior a 0;01. Em geral, os resultados mostraram-se promissores para o cumprimento dos objetivos e no avanço dos estudos na área de segmentação aplicada à saúde.
Abstract: The image is used as one of the main diagnostic tools in several areas of health. In many cases, imaging-guided diagnoses are of paramount importance to reveal the cause of symptoms, to follow disease treatment as well as to define the right kind of treatment. For instance, the radiography, amongst the most popular medical imaging techniques, uses a beam of X-rays in order to create the image. When it comes to Dentistry, periapical radiographs play an important role in obtaining diagnoses of oral pathologies in patients. However, in the process of performing the diagnostic exams, the representation of the three-dimensional anatomical structures of the face is often created from two-dimensional images, damaging the interpretation by the dental surgeon. Moreover, the physical properties of lesions and tissues of the maxillofacial region may not be fully correlated with their anatomical limits, making segmentation of such lesions a very complex and specialized procedure, which often requires considerable manual interaction. The present study proposes the use of the Localizing Region-Based Active Contours, from an initial mask, to segment periapical lesions. Mathematical Morphology Techniques and Gabor filter are used to identify points for initialization as well as fine-tune the MCA’s initial mask adjustment. For a quantitative evaluation of the proposed approach, metrics such as Dice Coefficient, precision and accuracy are used to establish the proximity relation of the segmented region with the desired result.The average for Dice Coefficient was higher than 0:7 and standard deviation of less than 0:01. In general, the results were promising towards the accomplishment of the objectives and the progress of future studies in the area of image segmentation applied to health.
Description: Lima, F. D. S. Segmentação de lesões periapicais em imagens odontológicas radiográficas digitais utilizando modelos de contorno ativo com inicialização automática. 2017. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2017.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/30352
Appears in Collections:PPGEEC - Dissertações defendidas na UFC

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