Segmentação de Regiões de AVC Isquêmicos em Imagens de TC por meio da Classificação de Textura

Abstract

Imagens de Tomografia Computadorizada (TC) são utilizadas como instrumentos de auxílio ao diagnóstico médico, possibilitando a detecção precoce, bem como o acompanhamento, de diversas doenças tais como o Acidente Vascular Cerebral (AVC), cuja análise da imagem do crânio é realizada pelo médico de forma visual, o qual localiza a lesão, diferencia o AVC isquêmico do hemorrágico e realiza a demarcação manualmente. Técnicas de análise computacional dessas imagens, podem ampliar a quantidade de informação adquirida e contribuir para o diagnóstico correto em um procedimento médico. Tal razão motiva o desenvolvimento de sistemas computadorizados para o auxílio à detecção e ao diagnóstico (Computer-Aided Detection and Diagnosis- CADDx) para doenças, empregando técnicas de Processamento Digital de Imagens e Visão Computacional. Neste contexto, são utilizados vários métodos com a finalidade de segmentar, reconhecer e identificar detalhes da região de interesse na imagem de TC analisada. Esta pesquisa centraliza seus esforços em estabelecer um método de segmentação da região das áreas isquêmicas, no acidente vascular cerebral, em imagens de Tomografia Computadorizada. Ao final do processo de segmentação, um contorno é delineado automaticamente em volta da região segmentada sem a necessidade de uma intervenção humana. Para tanto, é feita a classificação de informações de textura extraídas da imagem, obtidas com os descritores de Haralick. Duas investigações foram realizadas: a determinação do melhor conjunto de descritores de Harlick usados como medidas de textura e análise de desempenho dos descritores selecionados para segmentação. Em ambas foram empregadas Redes Neurais Artificiais MLP (Multilayer Perceptron) para a classificação de áreas de textura com e sem Acidente Vascular Cerebral Isquêmico (AVCi). Para a análise dos descritores de Haralick foram feitos testes de significância estatística e testes de classificação com a RNA para 1, 2 e 3 descritores de Haralick combinados entre si. Os resultados obtidos foram comparados com o padrão ouro, dado p ela segmentação manual das regiões isquêmicas. Nos testes realizados o sistema obteve bons resultados com o conjunto de descritores Correlação, Homogeneidade e Soma das Médias, que mostrou-se capaz de promover a classificação necessária para segmentar a região cerebral atingida pelo AVC com precisão.