Automatização da medição do volume do hipocampo em doentes de Alzheimer


Autoria(s): Arruda, Ana Isabel Lourenço
Contribuinte(s)

Secca, Mário

Data(s)

15/04/2013

15/04/2013

2012

Resumo

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica.

A presente dissertação foi desenvolvida com a colaboração da clínica de Ressonância Magnética de Caselas.

Entre as mais variadas doenças neurológicas estudadas pela Ressonância Magnética, existe uma,em particular, com grande interesse – a doença de Alzheimer. Devido ao aumento da longevidade da população, esta doença tem despertado uma grande atenção por parte dos especialistas devido à sua complexidade e ao número galopante de casos que têm surgido nos últimos anos. Através da imagem de Ressonância Magnética, as variações de volume do hipocampo têm sido cada vez mais apontadas como um possível marcador na elaboração de um diagnóstico precoce da doença de Alzheimer. Na maior parte dos casos essas modificações do volume do hipocampo são estudadas através de uma segmentação manual. Como este método é muito moroso surge a necessidade de haver uma segmentação automática. Assim, nesta dissertação de mestrado propõe-se a comparação de medições volumétricas obtidas manualmente pelos médicos da Clínica de Caselas com as medições volumétricas obtidas por segmentação automática das imagens adquiridas por Ressonância Magnética,através de um módulo de processamento existente no software FSL e Freesurfer. Este estudo tinha como objectivo validar a automatização da medida do volume do hipocampo para que no futuro fosse possível adoptá-lo como um método auxiliar de pré-diagnóstico mais rápido e eficaz. No entanto, através das comparações efectuadas, verifica-se uma sobrestimação dos valores medidos automaticamente face aos manuais. Por isso, não é completamente fiável a utilização da segmentação automática.

Identificador

http://hdl.handle.net/10362/9313

Idioma(s)

por

Publicador

Faculdade de Ciências e Tecnologia

Direitos

openAccess

Tipo

masterThesis