Avaliação dos métodos de otimização aplicados na modelamento da estrutura dos vaos sanguíneos

Abstract

Según los informes de la Organización Mundial de la Salud, la enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte en todo el mundo. Sin embargo, pueden controlarse mediante un diagnóstico y tratamiento adecuados. En este contexto, las herramientas tecnológicas para ayudar al diagnóstico son importantes para reducir el número de muertes causadas por este tipo de enfermedad. Esta disertación evalúa los métodos de optimización: evolución diferencial, búsqueda generalizada de patrones, búsqueda directa adaptativa de malla y algoritmo Nelder-Mead, aplicados en la búsqueda de parámetros que modelen la estructura de los vasos sanguíneos para mejorar los resultados y el tiempo de procesamiento de la segmentación del árbol vascular en imágenes médicas. En este trabajo se presentan conceptos anatómicos y las características de las imágenes utilizadas en este estudio. También se describen los métodos de optimización evaluados y la metodología de segmentación del árbol vascular cuyos parámetros deben optimizarse. Sobre esta base, la metodología de evaluación de estos métodos se formula mediante un análisis cuantitativo, que es el producto de la formulación de una prueba de hipótesis de la diferencia entre la evaluación promedio en combinación de pares. Esta prueba evalúa el rendimiento de los métodos de optimización cuando se aplican a muestras elegidas al azar en cada uno de los exámenes de tomografía computarizada que pertenecen a la base de datos compuesta por imágenes: fibras sintéticas, coronarias, hepáticas y nerviosas del sistema olfativo. De acuerdo con los resultados de la prueba de hipótesis, se elige el método de optimización con el mejor rendimiento, en precisión y costo computacional, y se elaboran las conclusiones de este trabajo, así como las propuestas para trabajos futuros en esta misma línea de investigación.

Segundo relatórios da Organização Mundial da Saúde, as doenças cardiovasculares são a principal causa de óbitos em nível mundial. Podem, porém, ser controladas mediante diagnóstico e tratamento adequados. Nesse contexto, as ferramentas tecnológicas de auxílio ao diagnóstico são importantes para redução do número de óbitos causados por este tipo de doenças. Esta dissertação avalia aos métodos de otimização: Differential Evolution, Generalized Pattern Search, Mesh Adaptive Direct Search e Nelder-Mead Algorithm, aplicados na busca dos parâmetros que modelam a estrutura dos vasos sanguíneos a fim de melhorar os resultados e tempo de processamento da segmentação da árvore vascular em imagens médicas, conforme proposto em (Oliveira, 2013). Neste trabalho, são apresentados conceitos anatômicos e as características das imagens usadas neste estudo. São ainda descritos os métodos de otimização avaliados e a metodologia da segmentação da árvore vascular cujos parâmetros se deseja otimizar. Com essa base, se formula a metodologia de avaliação destes métodos através de uma análise quantitativa, que é produto da formulação de um teste de hipóteses da diferença entre a avaliação média em combinação pareada. Este teste avalia o desempenho dos métodos de otimização quando são aplicados em amostras aleatoriamente escolhidas em cada um dos exames de tomografia computadorizada que pertencem ao banco de dados composto por imagens: sintéticas, coronárias, hepáticas e de fibras nervosas do sistema olfativo. Conforme aos resultados do teste de hipótese, o método de otimização com o melhor desempenho, em acurácia e custo computacional, é escolhido e as conclusões deste trabalho são elaboradas assim como também as propostas de trabalhos futuros nesta mesma linha de pesquisa.