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Alinhamento e continuação de volumes de imagem de tensor de difusão da perna

Autor(es): Rocha, Flávio André Freitas

Data: 2015

Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10362/16086

Origem: Repositório Institucional da UNL

Assunto(s): Processamento de imagem; Imagem por tensor de difusão; Imagem por ressonância magnética; DTI da perna; DTI de músculos esqueléticos; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias


Descrição

A imagem por tensor difusão (DTI) é uma extensão da imagem por ressonância magnética que permite a caraterização microestrutural dos tecidos, sendo um destes, os músculos esqueléticos. No entanto, dadas as grandes dimensões dos mesmos, a aquisição de volumes DTI deste tipo de tecidos é comumente realizada em mais que uma sessão. A não linearidade dos gradientes de codificação espacial e a presença de magnetizações parasitas levam a que ocorram distorções que impossibilitam, quando unidos, a continuação de volumes na sua transição. No mercado já existem sotwares que permitem estas correções, no entanto, o seu objetivo tem como fim estudos populacionais aplicados na neurologia, não estando preparados para o alinhamento e união de volumes contíguos. Ao recorrer a algoritmos aplicados nestes softwares, com a devida preparação, é possível garantir a continuidade de volumes. Um desses algoritmos, demons, foi aplicado em pontos de sobreposição de imagens de volumes contíguos. A transformada resultante deste algoritmo foi aplicado ao volume considerado a transformar e unido ao volume de referência. Mostra-se ser possível a aplicação destes algoritmos para a continuação de volumes, sendo observada a preservação da coerência anatómica das fibras quando comparadas aos grupos de controlo. Numa versão futura, recomenda-se a utilização de algoritmos mais robustos, que tomam partido da informação direcional que a imagem por tensor de difusão fornece.

Tipo de Documento Dissertação de mestrado
Idioma Português
Orientador(es) Vieira, Pedro; Secca, Mário
Contribuidor(es) RUN
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