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Resumo: O registro de imagens é o processo que alinha duas ou mais imagens em um mesmo sistema de coordenadas espaciais [31]. Na área de Imagens Médicas, o problema de registro de imagens tem muitas aplicações permitindo, por exemplo, a análise da variação de fenômenos e estruturas anatômicas ao longo do tempo, pelo registro de imagens de uma mesma modalidade obtidas em diferentes instantes de tempo; ou o estudo das informações anatômicas e fisiológicas combinadas para uma dada estrutura fenômeno, pelo registro de imagens obtidas por modalidades diferentes. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma técnica de registro para imagens tridimensionais do cérebro humano, cuja motivação é o estudo comparativo de imagens de Ressonância Magnética pré- e pós-operatórias do cérebro de pacientes de epilepsia. Um estudo recente [80] tem observado que nos casos em que houve crises recorrentes, após a remoção cirúrgica do foco da crise, os pacientes apresentaram alterações nas substâncias cinza e branca do cérebro. O registro das imagens pré- e pós- operatórias desses pacientes permite a análise dessas alterações. Foi desenvolvida uma técnica de registro rígido que realiza o alinhamento de imagens 3D de forma automática, rápida e precisa. O método baseia-se no casamento das linhas de watershed marcador de cinza extraídas da imagem móvel com uma imagem de borda realçada pelo gradiente morfológico da imagem fixa. A busca dos parâmetros de rotação e translação que compõem a função de mapeamento é feita através de uma técnica proposta neste trabalho, denominada Descendente de Gradiente em Múltiplas Escalas (MSGD) - um variante do tradicional método de Descendente de Gradiente - a qual permite passos de tamanhos escalonados dos vetores de gradiente, evitando mínimos locais indesejáveis e convergindo para o ótimo desejado mais rapidamente. O método foi avaliado em imagens 3D de ressonância magnética do cérebro humano ponderadas em T1 e obteve bons resultados. Os experimentos envolveram 2 bases de dados. A primeira base é a base de dados de controle, composta por 200 pares de imagens, onde o registro foi realizado em aproxidamente 45s e obteve erro médio de rotação de 0, 06?, 0, 08? e 0, 08? com desvio padrão de 0, 06, 0, 25 e 0, 08 nos eixos X, Y e Z, respectivamente, e erro médio de translação de 1, 67mm, 1, 55mm e 2, 27mm com desvio padrão de 1, 83, 1, 45 e 2, 27 nos eixos X, Y e Z, respectivamente. A segunda base foi uma base de dados clínicos, composta por imagens pré- e pós-operatórias de pacientes com epilepsia, que comprovou a eficácia do método em dados clínicos reais. Também foram desenvolvidas duas técnicas de visualização do registro, uma delas baseada no mosaico das imagens registradas e a outra que combina as imagens em um único volume colorido, onde as alterações de tecidos são identificadas pelas cores vermelha e verde. Portanto, as principais contribuições deste trabalho são: uma metodologia para o registro, que envolve combinação eficiente de características, métrica de similaridade e estratégia de busca; a estratégia MSGD que se mostrou promissora para outros problemas de otimização; e uma técnica de visualização das imagens registradas na forma de um volume colorido.

Resumo: A segmentação de tecidos cerebrais se tornou fundamental para a neurologia no tratamento e diagnose de pacientes. Muitas contribuições tem aprimorado as metodologias de segmentaçao mas, ainda ha muito a ser feito. De fato, ruídos provenientes da aquisiçao da imagem, a enorme quantidade de dados, variações anatômicas decorrentes de doenças, diferença de idade e sexo, alem de incisoes cirúrgicas sao alguns dos desafios enfrentados. Alem disso, e muito difícil gerar padroes ouro dos tecidos cerebrais contidos nas imagens de ressonancia magnetica e tambem escolher metricas apropriadas para avaliar uma determinada metodologia de segmentaçao de tecidos. Neste contexto, apresentamos uma revisao das operações de pre-processamento mais populares da literatura, bem como das diversas metodologias propostas para a segmentaçao de tecidos. Tambem apresentamos uma metodologia inovadora para a se gmentaçao dos tecidos de substancia branca, substancia cinzenta e líquido cerebro espinhal baseada no algoritmo de agrupamento de dados por floresta de caminhos otimos, com as seguintes características desejaveis: baixo tempo de processamento, robustez, alta acuracia, ajuste intuitivo de parametros, adaptabilidade a imagens de diferentes protocolos e a variaçoes anatomicas, e efetividade ao corrigir o efeito de heterogeneidade de campo magnetico. Avaliamos a metodologia quantitativamente e qualitativamente, comparando-a com dois metodos populares da literatura sobre cinco bases de dados de modalidades e anatomias diferentes. A avaliaçao quantitativa leva em conta o intervalo de operaçao das metodologias, e a avaliaçao qualitativa leva em conta o ponto de vista de especialistas com respeito a acuracia das segmentaçoes. Assim, acreditamos que a metodologia de segmentaçao de tecidos cerebrais agrega importantes contribuições ao estado da arte. Ja a metodologia de avaliaçao proposta evidencia a importancia da escolha de metricas apropriadas na analise de imagens medicas