Segmentação das áreas isquêmicas no acidente vascular cerebral utilizando imagens de tomografia computadorizada de perfusão - Contin, Lilian (2011)
As técnicas de processamento digital de imagens têm sido vastamente aplicadas às imagens médicas. Um dos benefícios ocasionado por estas ferramentas é o de prover medidas de parâmetros que são difíceis de estimar e suscetíveis a viés do médico. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver um software semi-automático de segmentação das áreas isquêmicas, core e penumbra, no acidente vascular cerebral, utilizando técnicas de segmentação por limiarização e baseada em regiões. Os dois algoritmos de segmentação (estatística local e limiarização) foram aplicados aos mapas de perfusão, calculados em um software separado, o stroketool-ct (Wittsack, University of Duesseldorf, Alemanha). Este software dispõe de três métodos de cálculo dos mapas, a partir das imagens de tomografia computadorizada de perfusão, que diferem no modelo matemático utilizado. O software aqui desenvolvido funciona como um módulo do stroketool-ct, não tendo acesso ao código fonte, apenas às estruturas de dados. O algoritmo de estatística local funciona através da expansão de uma amostra selecionada pelo usuário, na região isquêmica de interesse. Os resultados obtidos pelo algoritmo de estatística local foram comparados, através de um algoritmo de quantificação, com o padrão ouro, que consistiu na segmentação manual das regiões isquêmicas realizada pelo médico especialista. Respeitando as limitações pertinentes à técnica aplicada, os resultados obtidos pelo software de segmentação se mostraram satisfatórios. O algoritmo de limiarização utiliza os limiares fisiológicos de perfusão sangüínea estabelecidos na literatura para distinguir as áreas isquêmicas. A confiabilidade da segmentação reside no método específico de cálculo dos mapas de perfusão adotado. Além disso, os algoritmos fizeram o display dos resultados da segmentação em menos de 5 minutos em um computador pessoal, um tempo de espera razoável para o especialista que pode utilizar o resultado da segmentação do algoritmo para a tomada de decisão sobre a aplicação de terapia trombolítica