Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26725
ORCID:  http://orcid.org/0000-0003-3789-5074
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Utilização de métodos de registros não rígidos para análise de disfunções pélvicas em imagens médicas
Alternate title (s): Using non-rigid registration methods for pelvic dysfunction analysis in medical imaging
Author: Costa, Cícero Lima
First Advisor: Barcelos, Célia Aparecida Zorzo
First member of the Committee: Nascimento, Marcelo Zanchetta do
Second member of the Committee: Guimarães, Núbia Rosa da Silva
Summary: Disfunções pélvicas representam de 10% à 20% dos atendimentos em clínicas gastrointestinais, afetando principalmente mulheres com mais de 50 anos. As disfunções podem ser diagnosticadas por meio da defecografia, um exame dinâmico de ressonância magnética. Para identificar uma disfunção o radiologista deduz várias medidas estáticas em diferentes momentos e em diferentes manobras durante o exame. Entretanto, pode ocorrer a variabilidade interobservador; para um mesmo exame, analisado por especialistas diferentes, podem ser gerados laudos diferentes. Com o objetivo de reduzir a variabilidade interobservador e auxiliar o radiologista na interpretação da defecografia para o diagnóstico de disfunções pélvicas, propomos: Propagar, automaticamente, marcas das regiões da bexiga e do canal anal ao longo dos quadros da defecografia, para cada manobra, via registro de imagem baseado em modelo variacional; calcular o deslocamento das regiões durante a defecação e; classificar os exames com base nos deslocamentos e gerar um pré-diagnóstico. Segundo o especialista, há exames que não apresentam disfunção ou apresentam com nível baixo, médio ou alto de gravidade. A análise dos resultados indica que o sistema pode auxiliar o médico no processo de diagnóstico. A proposta foi bem sucedida no pré-diagnóstico de disfunção na bexiga e obteve dificuldade com a disfunção no canal anal.
Abstract: Pelvic Dysfunctions represent 10% to 20% of visits to gastrointestinal clinics, affecting mainly women over 50 years old. Dysfunctions can be diagnosed by defecography, a dynamic Magnetic Resonance Imaging (MRI) scan. To identify a dysfunction, the radiologist deduces various static measurements at different times and in distinct maneuvers during the examination. However, interobserver variability may occur, for the same exam, analyzed by different specialists, different reports can be generated. In order to reduce interobserver variability and assist the radiologist in interpreting defecography for the diagnosis of pelvic dysfunction, we propose: automatically propagate bladder and anal canal markings along defecography frames for each maneuver via image registration based on a variational model; calculate the regions displacement during defecation and; classify exams based on displacements and generate a pre-diagnosis. According to an expert, there are tests that do not have dysfunction or have low, medium or high level of severity disfunction. Analysis of the results indicates that the system can assist the physician in the diagnostic process. The proposal was successful in pre-diagnosing bladder dysfunction and had difficulty with anal canal dysfunction.
Keywords: Registro de imagens
K-means
Disfunções pélvicas
Defecografia
Computação
Image Registration
Pelvic Dysfunctions
Defecography
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Quote: COSTA, Cícero Lima. Utilização de métodos de registros não rígidos para análise de disfunções pélvicas em imagens médicas. 2019. 106 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2300.
Document identifier: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2300
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26725
Date of defense: 19-Jul-2019
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