Algoritmo computacional para segmentação de tumores cerebrais do tipo meningioma em imagens de ressonância magnética

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dc.contributor.advisorSoares, Heliana Bezerra
dc.contributor.authorOliveira, Beatriz Vasconcelos de
dc.contributor.referees1Vilar, Caroline Dantas
dc.contributor.referees2Diniz, Anthony Andrey Ramalho
dc.date.accessioned2024-08-26T13:23:52Z
dc.date.available2024-08-26T13:23:52Z
dc.date.issued2024-08-19
dc.description.resumoOs tumores cerebrais são uma das diversas patologias associadas ao sistema nervoso, dentro das quais encontramos os meningiomas, que são um tipo de tumor cerebral derivado das meninges e que na maior parte dos casos são de procedência benigna. O padrão ouro para diagnóstico dessa doença ocorre através das imagens de ressonância magnética, exame importante para área médica visto que não utiliza radiação ionizante e gera imagens de qualquer região do corpo com um excelente padrão de visualização. Dessa forma, esse trabalho desenvolveu um algoritmo com o objetivo de auxiliar os profissionais da saúde na identificação e segmentação da região tumoral a partir de imagens de ressonância magnética e aplicando técnicas básicas de processamento digital de imagens. A base de dados utilizada fornece imagens em três tipos de corte: transversal, coronal e sagital. Portanto, foi traçado uma estratégia específica para cada tipo de imagem utilizando técnicas básicas de processamento de imagens, como: morfologia matemática, filtros no domínio da frequência e segmentação por k-means. A partir da extração da região de interesse, os resultados foram comparados com a máscara delimitada por especialistas a fim de validar os resultados encontrados. De forma geral o software apresentou respostas compatíveis para todos os tipos de imagens testadas, alcançando resultados superiores a 80% de acertos em relação a região correspondente do tumor.pt_BR
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Beatriz Vasconcelos de. Algoritmo computacional para segmentação de tumores cerebrais do tipo meningioma em imagens de ressonância magnética. 2024. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica), Departamento de Engenharia Biomedica, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/59859
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia Biomédicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Biomédicapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectMeningiomapt_BR
dc.subjectImagens de ressonância magnéticapt_BR
dc.subjectProcessamento digital de imagenspt_BR
dc.subjectSegmentaçãopt_BR
dc.subjectFiltrospt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICApt_BR
dc.titleAlgoritmo computacional para segmentação de tumores cerebrais do tipo meningioma em imagens de ressonância magnéticapt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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