Determinação do contorno pulmonar orientado em sequências temporais de imagens de RM pela transformada de Hough.

O estudo do movimento pulmonar é assunto de grande interesse na área médica. A observação direta do mesmo é inviável, uma vez que o pulmão colapsa quando a caixa torácica é aberta. Dentre os meios de observação indireta, escolheu-se o imageamento por ressonância magnética em respiração livre e sem uso de nenhum gás para melhorar o contraste ou qualquer informação de sincronismo. Esta escolha propõe diversos desafios, como: a superar a alta variação na qualidade das imagens, que é baixa, em geral, e a suscetibilidade a artefatos, entre outras limitações a serem superadas. Imagens de Tomografia Computadorizada apresentam melhor qualidade e menor tempo de aquisição, mas expõem o paciente a níveis consideráveis de radiação ionizante. É apresentada uma metodologia para segmentação do pulmão, produzindo um conjunto de pontos coordenados. Isto é feito através do processamento temporal da sequência de imagens de RM. Este processamento consiste nas seguintes etapas: geração de imagens temporais (2DSTI), transformada de Hough modificada, algoritmo de contornos ativos e geração de silhueta. A partir de um dado ponto, denominado centro de rotação, são geradas diversas imagens temporais com orientações variadas. É proposta uma formulação modificada da transformada de Hough para determinar curvas parametrizadas que sejam síncronas ao movimento diafragmático, chamados movimentos respiratórios. Também são utilizadas máscaras para delimitar o domínio de aplicação da transformada de Hough. São obtidos movimentos respiratórios que são suavizados pelo algoritmo de contornos ativos e, assim, permitem a geração de contornos para cada quadro pertencente a sequência e, portanto, de uma silhueta do pulmão para cada sequência.

Classificação das amostras do ensaio de Baumann através do processamento digital de imagens.

O presente trabalho apresenta uma alternativa ao processo de classificação do defeito da segregação central em amostras de aço, utilizando as imagens digitais que são geradas durante o ensaio de Baumann. O algoritmo proposto tem como objetivo agregar as técnicas de processamento digital de imagens e o conhecimento dos especialistas sobre o defeito da segregação central, visando a classificação do defeito de referência. O algoritmo implementado inclui a identificação e a segmentação da linha segregada por meio da aplicação da transformada de Hough e limiar adaptativo. Adicionalmente, o algoritmo apresenta uma proposta para o mapeamento dos atributos da segregação central nos diferentes graus de severidade do defeito, em função dos critérios de continuidade e intensidade. O mapeamento foi realizado por meio da análise das características individuais, como comprimento, largura e área, dos elementos segmentados que compõem a linha segregada. A avaliação do desempenho do algoritmo foi realizada em dois momentos específicos, de acordo com sua fase de implementação. Para a realização da avaliação, foram analisadas 255 imagens de amostras reais, oriundas de duas usinas siderúrgicas, distribuídas nos diferentes graus de severidade. Os resultados da primeira fase de implementação mostram que a identificação da linha segregada apresenta acurácia de 93%. As classificações oriundas do mapeamento realizado para as classes de criticidade do defeito, na segunda fase de implementação, apresentam acurácia de 92% para o critério de continuidade e 68% para o critério de intensidade.