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Título: UMA TÉCNICA SEMIAUTOMÁTICA PARA A SEGMENTAÇÃO DO FETO EM EXAMES DE ULTRASSOM 3D
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FRANCISCO CARVALHO GUIDA MOTTA

Colaborador(es):  ALBERTO BARBOSA RAPOSO - Orientador
Número do Conteúdo: 35642
Catalogação:  22/11/2018 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=35642@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35642@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35642

Resumo:
Exames de ultrassom possuem um importante papel na obstetrícia devido a seu baixo custo, baixo risco e sua capacidade de execução em tempo real. O advento da ultrassonografia tridimensional possibilitou o uso do volume fetal como medida biométrica para monitorar seu desenvolvimento. A quantificação do volume do feto requer um processo prévio de segmentação, que consiste na rotulação dos pixels pertencentes ao objeto de interesse em uma imagem digital. Não existe, entretanto, um método padrão para a realização da volumetria fetal e a maioria dos estudos conta com a realização de segmentações manuais, que demandam uma alta carga de trabalho repetitivo. A segmentação de imagens de ultrassom é particularmente desafiadora devido à presença de artefatos como o ruído speckle e sombras acústicas e ao fato de que o contraste entre as regiões de interesse é muitas vezes baixo. Neste trabalho, desenvolvemos e testamos um método semiautomático de segmentação do feto em exames de ultrassom 3D. Devido às dificuldades citadas, bons métodos de segmentação em imagens de ultrassom devem fazer uso de características esperadas das estruturas específicas a serem segmentadas. Esse pensamento guiou o desenvolvimento da nossa metodologia que, através uma sequência de passos simples, antingiu bons resultados quantitativos na tarefa de segmentação.

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