Deteção e segmentação automática de lesões de esclerose múltipla no córtex

Abstract

A Esclerose Múltipla é uma doença degenerativa do sistema nervoso central que resulta na progressiva perda de funções cognitivas. O seu diagnóstico pode ser complementado com imagens de ressonância magnética nuclear, utilizando a sequência T2* FLASH a 7T onde é possível visualizar o surgimento de placas de lesão na substância branca ou, adquirir formas mais ovais e finas extensões subpial, no córtex cerebral. Nesta tese foram desenvolvidos dois algoritmos, um para extração das estruturas não-cerebrais MRI, designado de BrainExtractionT2*@7T, o outro baseado no algoritmo bias field Fuzzy C-Means (bFCM) onde é apresentado um novo método de estimação do mapa de gradiente e introduzida a divergência do vetor gradiente das funções pertença no controlo do ruído de alta-frequência. A aplicação em série, destes dois algoritmos, a exames T2* FLASH a 7T de indivíduos diagnosticados com a doença, permitiu a deteção e segmentação automática de lesões de esclerose múltipla no córtex cerebral.

Multiple sclerosis is a degenerative disease of the central nervous system resulting in the progressive loss of cognitive functions. The diagnosis can be complemented with images of nuclear magnetic resonance by using the T2 * FLASH sequence at 7T where the appearance of lesions or plaques can be seen in the white matter, or acquiring a more oval form and thin subpial extensions forms in the cerebral cortex. In this thesis, two algorithms were developed; for the extraction of non-brain structures, designated BrainExtractionT2 * @ 7T, and a new method based on Fuzzy C-Means (BFCM) was created for estimating the bias field. This new approach uses the divergence of the gradient vector of the partnership functions for controlling high frequency noise. The application in sequence of these two algorithms to T2 * @ 7T sequences of individuals diagnosed with the disease allowed the automatic detection and segmentation of multiple sclerosis lesions in the cerebral cortex.