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dc.contributor.advisorMaciel, Andersonpt_BR
dc.contributor.authorRampon, Wagner Gonçalvespt_BR
dc.date.accessioned2016-04-14T02:07:21Zpt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/138235pt_BR
dc.description.abstractThis work presents a study about medical-volume segmentation and a solution to generate patient-specific meshes to use in patient-specific surgery simulations. Patientspecific meshes are useful assets for surgery planning and to allow better visualization of certain pathological conditions of a given patient, which are not obtainable by artistically designed meshes. We analyzed what are the complications to obtain a patient-specific mesh using only standard medical imagery exams. For that, we reviewed several medical volume segmentation techniques. It led us to define the problems within the existing techniques and to develop a method that does not suffer from these problems, with the least possible user interaction or relying on any other data other then the patient exam. Our target for obtaining specific meshes were soft tissue organs, which are a specially complicated case due to various issues related to the medical images and human anatomy. This is accomplished by geometrical operations over special meshes that deform until achieving the shape of the desired organ. Results show that our technique was able to obtain patient-specific meshes from medical images with superior quality than algorithms of the same class. Thanks to the simplicity of the developed approach, its also easy to implement and to reproduce our obtained results.en
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um estudo sobre segmentação de volumes médicos e uma solução para se obter malhas poligonais de pacientes específicos para uso em simulações de cirurgia. Malhas de pacientes específicos são importantes para planejamento de intervenções cirúrgicas e permitem uma melhor visualização de condições patológicas em um paciente, coisa não obtível em malhas geradas artisticamente. Nós analisamos quais são os fatores complicantes para se obter estas malhas de um paciente específico usando apenas imagens médicas obtidas em exames padrões. Para isso, nós revisamos diversos métodos existentes para segmentação de volumes médicos. Isso nos levou a definir os problemas com as técnicas existentes, e a desenvolver um método que não sofra destes problemas, utilizando pouca interação humana e não tendo dependências de mais dados que não o exame do paciente. Nosso alvo para obter malhas especificas foram órgãos de tecido mole, que são um caso especialmente complicado da área, graças a várias questões relacionadas às imagens médicas e à anatomia humana. Atacamos esse problema aplicando modificações geométricas em malhas especiais, que deformam até atingir a forma dos órgãos que se deseja segmentar. Os resultados mostram que nossa técnica conseguiu obter malhas específicas de pacientes a partir de volumes médicos com qualidade superior a de outros algoritmos de mesma classe. Graças a simplicidade do método desenvolvido, nossos resultados são facilmente implementáveis e reproduzidos.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectProcessamento : Imagens médicaspt_BR
dc.subjectMesh generationen
dc.subjectComputação gráficapt_BR
dc.subjectVolume segmentationen
dc.subjectSurgery planningen
dc.subjectMesh deformationen
dc.subjectLaplacian methoden
dc.titlePatient specific mesh generationpt_BR
dc.title.alternativeGeração de malhas para pacientes específicos pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coComba, Joao Luiz Dihlpt_BR
dc.identifier.nrb000989397pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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