Remoção automática de regiões segmentadas não vasculares utilizando GPU
Segmentação de imagem, sistema vascular, processamento em GPU
O tratamento do infarto do miocárdio, estenose, acidente vascular cerebral, aneurisma, embolia pulmonar, má formação de vasos e outras doenças de causa vascular usam o an- giograma como exame de avaliação [Yuan et al. 2003]. Esse consiste em usar um método radiológico para visualizar a estrutura vascular do paciente. Uma substância chamada de contraste é injetada em uma veia ou artéria usando um cateter, para realçar essas estruturas e facilitar a sua observação pelo médico. No entanto, a estrutura vascular em certas situações é difícil de ser vista. Quando o vaso é muito fino, a cor é muito semelhante a de tecidos vizinhos, a forma anatômica confunde-se com a de bordas ou outros componentes e problemas na imagem (ruídos) acabam tornando-a imperceptível mesmo a olhos experientes, assim causando falha no diagnóstico. O uso de ferramentas auxilia nesse processo, afim de facilitar e evitar erros no di- agnóstico, separando a estrutura vascular dos demais tecidos através de técnicas de seg- mentação e posteriormente visualizá-la em detalhes. Mas essas técnicas também tem problemas para destacar corretamente os vasos, causados por características das imagens. Assim o objetivo do trabalho é realizar uma melhor segmentação para destacar os vasos de imagens médicas, com uma inicial separação por limiarização (thresholding) seguida de esqueletonização (skeletonization ou thining) para criar centerlines (linhas que passam no centro dos vasos) que serão referência para a verificação automática.