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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23099
Document type: | Tese |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Avaliação da curvatura escoliótica utilizando reconhecimento de padrões elípticos em imagens de raio X |
Alternate title (s): | Evaluation of scoliotic curvature using elliptical pattern recognition in images X-ray |
Author: | Coelho, Júlio Cézar |
First Advisor: | Veiga, Antônio Cláudio Paschoarelli |
First coorientator: | Pinheiro, Alan Petrônio |
First member of the Committee: | Carrijo, Gilberto Arantes |
Second member of the Committee: | Endo, Wagner |
Third member of the Committee: | Santos, Daniel Moraes |
Summary: | A escoliose é uma doença caracterizada pela deformação da coluna vertebral. Essa deformação é composta por uma curvatura lateral anormal e uma rotação axial de algumas vértebras. O método mais utilizado de medição do grau de escoliose é o ângulo de Cobb. Foram pesquisadas várias formas para se medir essa deformidade, assim como ângulos, afastamentos, áreas, raios de círculos e, por fim, elipses. Este trabalho propõe uma metodologia capaz de comparar a deformação da coluna com uma elipse, fornecendo, assim, parâmetros matemáticos e visuais suficientes para uma visão auxiliar sobre o grau de curvatura da coluna e sua progressão. Esta pesquisa utilizou uma técnica de algoritmo genético capaz de testar várias possibilidades de elipses candidatas ao “encaixe” ótimo da curvatura da coluna e, também, a determinação de parâmetros visuais e matemáticos que são compostos pelos parâmetros característicos da elipse que formam um índice capaz de fornecer uma visão geral da deformidade. Os resultados desta pesquisa apontam que a técnica proposta é capaz de reconhecer, com exatidão, os padrões elípticos em diferentes tipos (e graus) de colunas com escoliose a partir de imagens de raio X. |
Abstract: | Scoliosis is a disease characterized by a deformation of the spine. This deformation is composed of an abnormal lateral bending and a rotation of some vertebrae. The method more used for assessment of quantity of scoliosis is the angle of Cobb. Many ways were searched for assessment this deformity, as angles, distances, area, circles rays and, finally, ellipses. This paper proposes a methodology able of comparing the deformation of the spine with an ellipse, thus providing sufficient mathematical and visual parameters for an auxiliary view on the degree of curvature and its progression. The results were possible using genetic algorithm able to test many ellipses possible for the perfect fitting, having mathematical and visual parameters that are compound by characteristic parameters of ellipse that produces an index that gives a general view of the deformity. The results of this study indicates that the proposed technique is able to recognize with accuracy elliptical patterns in different types spine with scoliosis from x-ray images. |
Keywords: | Encaixe de elipse Algoritmo genético Processamento digital de imagem Escoliose Reconhecimento de padrões Vértebras Ellipse fitting Genetic algorithm Vertebrae Scoliosis Pattern recognition Digital image processing Engenharia elétrica Elipse (Geometria) Processamento de imagens - Técnicas digitais |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Quote: | COELHO, Júlio Cézar, Avaliação da curvatura escoliótica utilizando reconhecimento de padrões elípticos em imagens de raio X. 2018. 92 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.796 |
Document identifier: | http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.796 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23099 |
Date of defense: | 1-Aug-2018 |
Appears in Collections: | TESE - Engenharia Elétrica |
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AvaliaçãoCurvaEscoliótica.pdf | Tese de Júlio Cézar Coelho | 4.21 MB | Adobe PDF | View/Open |
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