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Tesi etd-09192007-112744


Thesis type
Tesi di laurea vecchio ordinamento
Author
BADA, MARIO
URN
etd-09192007-112744
Title
Individuazione dei lobi polmonari in immagini TAC mediante tecniche a contorno attivo
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA
Commissione
Relatore Lazzerini, Beatrice
Relatore Cococcioni, Marco
Relatore Prof. Marcelloni, Francesco
Parole chiave
  • contorno
  • attivo
Data inizio appello
04/10/2007;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
04/10/2047
Riassunto analitico
Per progettare un sistema di CAD polmonare sono possibili due strategie basate rispettivamente sulla: ricerca dei noduli in tutto il volume relativo alla ricostruzione TC e determinazione della posizione del nodulo rispetto al parenchima; determinazione del volume polmonare e della superficie che lo racchiude (pleura) attraverso algoritmi di segmentazione per poi ricercare i noduli all’interno di questo volume.<br>Un sistema CAD sviluppato secondo il primo schema è gravato da un maggior tasso di falsi positivi, mentre nel secondo schema per ottenere una buona sensibilità, soprattutto per i noduli pleurici e sub-pleurici, deve essere definito con notevole precisione il volume polmonare. Infatti un altro elemento da considerare è costituito dai noduli aderenti alla pleura. Nel secondo modello, dove la posizione della pleura è ben determinata, è possibile definire due tipi di noduli: quelli interni al parenchima polmonare di forma sferica e quelli aderenti alla pleura di forma irregolare. Nel primo modello diventa necessario un algoritmo di ricerca per i candidati noduli molto “robusto” per poter rilevare sia i noduli parenchimali che quelli pleurici senza distinzioni a priori.<br>L’aspetto cruciale dell’algoritmo sviluppato in questa tesi è l’individuazione dei lobi polmonari in immagini TAC. Il metodo di estrazione dei bordi si basa su tecniche di elaborazione dell’immagine applicate su ogni “fetta”. <br>I passi eseguiti per l’estrazione sono i seguenti: acquisizione di un’immagine Portable Gray Map (PGM); creazione di un’immagine binaria utilizzando una tecnica a soglia (edge detection); riduzione dei bordi ad un solo pixel (thinning); applicazione di un modello deformabile per il rilevamento dei lobi polmonari (Gradient Vector Flow Snake).
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