Descrição automática de pacientes com esquizofrenia e controles saudáveis
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2009
Autores
Santos, D. N.
Orientador
Santos, Paulo Eduardo
Periódico
Título da Revista
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Citação
SANTOS, D. N. Descrição automática de pacientes com esquizofrenia e controles saudáveis. 2009. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário da Fei, São Bernardo do Campo, 2009
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Esquizofrenia,Diagnóstico por imagem
Resumo
Este trabalho apresenta uma abordagem para auxiliar especialistas na realização de diagnósticos baseados em imagens médicas, apresentando um método automático para a obtenção de regiões neuroanatômicas candidatas à apresentarem alterações em pacientes com esquizofrenia. Assim, para a região de interesse, as populações sob estudo são analisadas através da análise do discrimninante linear. (LDA). Adicionalmente, são gerados modelos de imagens com as características mais discriminantes, entre grupos, encontradas na etapa do LDA. Neste trabalho, um grupo de controles saudáveis e outro de pacientes esquizofrênicos. Foram comparados os modelos nos extremos dos dois grupos (no espaço de características) a fim de deixar explícitas as diferenças que melhor os discriminam. Após esta comparação, é gerada uma medida de significância para os pontos pertencentes à este resultado. Então, a relevância de cada ponto é definida de acordo com um limiar. essa informação irá constituir a região de interesse, porém também é utilizada para iniciar o método de segmentação. Neste trabalho foram aplicados os modelos deformáveis, responsáveis por extrair os conjuntos de pontos mais significantes. O resultado do método de segmentação é traduzido de acordo com um atlas de neuroimagem para que possam ser identificadas as regiões que melhor diferenciam controles de pacientes. O resultado final é uma maneira automática de obter regiões candidatas para investigações futuras sobre as alterações neuroanatômicas relacionadas à esquizofrenia.
This work presents an approach to auxiliate specialists during the realization of image-based diagnostics, proposing an automatic method to obtain candidate neuroanatomical regions that present alterations in patients with schizophrenia. Thus, in order to define the interest region, the populations under study are analyzed through linear discriminat analysis (LDA). Furthermore, image models are generated from most discriminant characteristics, among the groups, found in the LDA step. In the present work, a group healthy controls and another of schizophrenic patients. We compare the extrem image models (on the discriminant space) of both groups in order to make explicit the differences that best distinguish them. After this comparison, a significance measure is generated for the points belonging to this result. Then, the relevance of a cach point is defined according to a threshold. This information will constitute a region of interest, however it is also used to initialize the segmentation method. In this work are applied deformable models, responsibles to extract the most significant sets of points. The result of the segmentation method is translated according to an atlas of neuroimage to enable the identification of the regions that better discriminate controls and patients. A final result is an automatic way to obtain candidate regions for future investigations about the neuroanatomical alterations related to schizophrenia
This work presents an approach to auxiliate specialists during the realization of image-based diagnostics, proposing an automatic method to obtain candidate neuroanatomical regions that present alterations in patients with schizophrenia. Thus, in order to define the interest region, the populations under study are analyzed through linear discriminat analysis (LDA). Furthermore, image models are generated from most discriminant characteristics, among the groups, found in the LDA step. In the present work, a group healthy controls and another of schizophrenic patients. We compare the extrem image models (on the discriminant space) of both groups in order to make explicit the differences that best distinguish them. After this comparison, a significance measure is generated for the points belonging to this result. Then, the relevance of a cach point is defined according to a threshold. This information will constitute a region of interest, however it is also used to initialize the segmentation method. In this work are applied deformable models, responsibles to extract the most significant sets of points. The result of the segmentation method is translated according to an atlas of neuroimage to enable the identification of the regions that better discriminate controls and patients. A final result is an automatic way to obtain candidate regions for future investigations about the neuroanatomical alterations related to schizophrenia