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Título: Segmentação dos ossos do joelho a partir de imagens de tomografia computadorizada
Título(s) alternativo(s): Segmentation of the knee bones from computed tomography imaging
Autor(es): Waltz, Flavio da Silva
Orientador(es): Setti, Joao Antonio Palma
Palavras-chave: Hounsfield, Godfrey, 1919-
Tomografia
Joelhos
Ossos
Reconstrução de imagens
Imagem tridimensional
Processamento de imagens - Técnicas digitais
Tomography
Knee
Bones
Image reconstruction
Three-dimensional imaging
Image processing - Digital techniques
Data do documento: 12-Ago-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: WALTZ, Flavio da Silva. Segmentação dos ossos do joelho a partir de imagens de tomografia computadorizada. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2020.
Resumo: A segmentação de estruturas anatômicas a partir de imagens médicas, como a tomografia computadorizada, tem sido aplicada no aperfeiçoamento de práticas como o planejamento cirúrgico, a fabricação de próteses, a realização de simulações e mais. Na área ortopédica, modelos 3d de ossos podem ser utilizados, por exemplo, na fabricação de guias e implantes personalizados. Extrair precisamente elementos complexos de uma imagem não é uma tarefa simples. A maioria das pesquisas relacionadas propõe métodos para a segmentação de uma única estrutura anatômica. Nesta pesquisa, decidiu-se testar as dificuldades referentes à segmentação da superfície dos quatro ossos que constituem a articulação do joelho (fêmur, patela, tíbia e fíbula) a partir de imagens de tomografia computadorizada e das unidades Hounsfield. O método proposto consiste em uma sequência de processamento que se inicia com a reamostragem dos dados, que são, então, pré-segmentados por global thresholding com limiar baseado no valor proposto pela literatura para segmentação de ossos: 200 UH. Em seguida, as descontinuidades das malhas obtidas, quando presentes, são corrigidas através de fechamento morfológico, e objetos indesejados, quando presentes, são removidos por erosão morfológica. Finalmente, os modelos são segmentados por Active Contour Without Edges executado por operadores morfológicos. Quatro estudos de caso com quatro indivíduos diferentes foram realizados através deste método. Os resultados obtidos mostram que o método proposto é capaz de segmentar e gerar os modelos 3d dos quatro ossos do joelho, permitindo que cada um destes seja manipulado individualmente se necessário. Porém, a segmentação dos ossos com base nas unidades Hounsfield não gerou o resultado esperado em três dos quatro estudos de caso, dos quais apenas um teve seus ossos segmentados corretamente com a aplicação de um limiar igual a 200 UH durante a pré-segmentação por global thresholding. Nos demais casos, o limiar teve que ser reduzido para que a malha dos ossos fosse segmentada como esperado.
Abstract: The segmentation of anatomical structures based on medical images, such as computed tomography, has been applied to improve practices such as surgical planning, prosthesis manufacturing, simulations and more. In the orthopedic area, 3d bone models can be used, for example, in the manufacture of personalized guides and implants. Precisely extracting complex elements from an image is not a simple task. Most related research proposes methods for segmenting a single anatomical structure. In this research, it was decided to test the difficulties related to the segmentation of the surface of the four bones that constitute the knee joint (fêmur, patella, tibia and fibula) using computed tomography images and the Hounsfield units. The proposed method consists of a processing sequence that begins with the resampling of the data, which are then pre-segmented by global thresholding with a chosen threshold based on the value proposed by the literature for bone segmentation: 200 HU. Then, the discontinuities of the obtained meshes, when present, are corrected through morphological closure, and undesirable objects, when present, are removed by morphological erosion. Finally, the models are segmented by Active Contour Without Edges executed by morphological operators. Four case studies with four different individuals were carried out using this method. The results obtained show that the proposed method is capable of segmenting and generating 3d models of the four knee bones, allowing each one to be manipulated individually if necessary. However, the bone segmentation based on Hounsfield units did not generate the expected result in three of the four case studies, of which only one had its bones correctly segmented with the application of a threshold equal to 200 HU during pre-segmentation by global thresholding. In all other cases, the threshold had to be lowered só that the bone mesh was segmented as expected.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5274
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