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Título: A LINEAR PROGRAMMING APPROACH TO VASCULAR NETWORK SEGMENTATION FROM A SINGLE SEED POINT
Autor: DARIO AUGUSTO BORGES OLIVEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 23618
Catalogação:  31/10/2014 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23618@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23618@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23618

Resumo:
This thesis presents the development and results of this PhD project, which objective, multidisciplinary, was to develop a methodology and a tool for segmenting vascular networks from CT images, using automatic segmentation procedures and visualization of three-dimensional images data. The suggested methodology tracks a vascular network iteratively using a single starting point. The approach uses a conical sampling model composed of multiple concentric and ordered spherical layers. Each sampled point is evaluated using a measurement of vascularity proposed in this thesis, which seeks to identify points that belong to vessels. A directed graph is then built with the selected points and analyzed to find chains of connected points that make up pieces of branches of the vascular network. Each vascular segment found generates a new seed from which a new sampling is performed, and in this way the iterative procedure is repeated until the entire vascular structure is segmented. The methodology was tested using synthetic and real images. Among the real images several different vascular structures were segmented, such as coronary, carotid, hepatic, pulmonary and even a network of nerve fibers in the olfactory system. Vascular network topologies were also identified. The evaluation was quantitative where possible, although this type of data rarely provides a segmentation of reference, and apart from these cases the assessment was qualitative and visual. The results confirm the potential of the method and suggest directions for further developments.

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