You are in the accessibility menu

Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/140819
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorOliveira, Marcela de-
dc.contributor.authorPina, Diana Rodrigues de-
dc.contributor.authorAlvarez, Matheus-
dc.contributor.authorAlves, Allan Felipe Fattori-
dc.contributor.authorMiranda, José Ricardo de Arruda-
dc.date.accessioned2016-07-07T12:35:34Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T21:44:38Z-
dc.date.available2016-07-07T12:35:34Z-
dc.date.available2016-10-25T21:44:38Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifierhttp://www.rbfm.org.br/index.php/rbfm/article/view/216-
dc.identifier.citationRevista Brasileira de Física Médica, v. 6, n. 3, p. 183-186, 2012.-
dc.identifier.issn1984-9001-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/140819-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/140819-
dc.description.abstractThe high-resolution computed tomography has become the imaging diagnostic exam most commonly used for the evaluation of the squeals of Paracoccidioidomycosis. The subjective evaluations the radiological abnormalities found on HRCT images do not provide an accurate quantification. The computer-aided diagnosis systems produce a more objective assessment of the abnormal patterns found in HRCT images. Thus, this research proposes the development of algorithms in Matlab® computing environment can quantify semi-automatically pathologies such as pulmonary fibrosis and emphysema. The algorithm consists in selecting a region of interest (ROI), and by the use of masks, filter densities and morphological operators, to obtain a quantification of the injured area to the area of a healthy lung. The proposed method was tested on ten HRCT scans of patients with confirmed PCM. The results of semi-automatic measurements were compared with subjective evaluations performed by a specialist in radiology, falling to a coincidence of 80% for emphysema and 58% for fibrosis.en
dc.description.abstractA tomografia computadorizada de alta resolução se tornou o exame de diagnóstico por imagem mais utilizado para avaliação das sequelas da Paracoccidioidomicose. As avaliações subjetivas das anormalidades radiológicas encontradas nas imagens de TCAR não proporcionam uma quantificação acurada. O diagnóstico auxiliado por sistemas computacionais produzem uma avaliação mais objetiva dos padrões anormais encontrados nas imagens de TCAR. Desse modo, nesta pesquisa propôs-se o desenvolvimento de algoritmos em ambiente computacional Matlab®, capaz de quantificar semiautomaticamente as patologias pulmonares, tais como fibrose e enfisema. O algoritmo consiste em selecionar a região de interesse (ROI), e por meio da utilização de máscaras, filtros de densidades e operadores morfológicos obter a quantificação da área lesionada em relação à área sadia do pulmão. O método proposto foi testado em dez exames de TCAR de pacientes com PCM confirmada. Os resultados das quantificações semiautomáticas foram comparados com as avaliações subjetivas realizadas por especialista na área de radiologia, recaindo a uma coincidência de 80% para enfisema e 58% para fibrose.pt
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
dc.format.extent183-186-
dc.language.isopor-
dc.sourceCurrículo Lattes-
dc.subjectAlgorithmen
dc.subjectSemi-automatic quantificationen
dc.subjectHRCTen
dc.subjectFibrosisen
dc.subjectEmphysemaen
dc.subjectAlgoritmopt
dc.subjectQuantificação semiautomáticapt
dc.subjectTCARpt
dc.subjectFibrosept
dc.subjectEnfisemapt
dc.titleDesenvolvimento de algoritmos computacionais para quantificação e estruturas pulmonarespt
dc.title.alternativeDevelopment of computational algorithms for quantification of pulmonary structuresen
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Instituto de Biociências de Botucatu (IBB), Departamento de Física e Biofísica, Botucatu, SP, Brasil-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), Departamento de Doenças Tropicias e Diagnóstico por Imagem, Botucatu, SP, Brasil-
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Instituto de Biociências de Botucatu (IBB), Departamento de Física e Biofísica, Botucatu, SP, Brasil-
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), Departamento de Doenças Tropicias e Diagnóstico por Imagem, Botucatu, SP, Brasil-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileISSN1984-9001-2012-06-03-183-186.pdf-
dc.relation.ispartofRevista Brasileira de Física Médica-
dc.identifier.lattes3440434999860942-
dc.identifier.lattes2995718304078368-
Appears in Collections:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

There are no files associated with this item.
 

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.