Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10198/9786
Título: Segmentação de imagens dentárias por binarização, agrupamento e contornos ativos
Autor: Silva, Rita Assunção Pimenta da
Orientador: Balsa, Carlos
Data de Defesa: 2013
Resumo: A imagiologia odontológica é cada vez mais utilizada como meio complementar de diag-nóstico médico, de acompanhamento e de avaliação de planos de tratamento. Para além destas aplicações, a imagem resultante de radiografia dentária é também utilizada na odon-tologia forense para identificação de cadáveres humanos. A segmentação de imagens dentárias visa a obtenção do contorno bidimensional do dente ou de estruturas internas a esse dente. A execução desta tarefa implica a escolha do método de acordo com o tipo de imagem. Neste trabalho procura-se saber que o método deve ser escolhido em função do tipo de imagem. Para tal faz-se uma recolha das principais técnicas de processamento de imagem utilizadas na segmentação e selecionam-se três métodos representativos das diferentes abordagens possíveis: binarização, agrupamento e contornos ativos. A binarização é completada com técnicas de pré-processamento como a filtragem e as ope-rações morfológicas. O agrupamento utiliza o método do k-means para definir a constitui-ção das várias classes em que a imagem é dividida. Os contornos ativos resultam da im-plementação do método iterativo de Chan-Vese que procura os pontos de maior variação da tonalidade. Os testes efetuados mostram que todos os métodos permitem obter uma segmentação apro-ximada do dente e que todos têm dificuldades em separar a área correspondente ao dente da área correspondente ao tecido ósseo. No entanto o método dos contornos ativos parece mais eficiente nesta região. Os métodos da binarização e do agrupamento permitem identi-ficar estruturas internas ao dente, mas apensas o agrupamento permite identificar inserções de amálgama.
The medical imaging is increasingly relevant as a supplementary mean of medical diagno-sis. An area where it is essentially used is dentistry, where the use of dental radiographs allows the development of more effective diagnostic, monitoring and evaluation of appro-priate treatment plans. The dental radiography is also a valuable tool in the imaging area of forensic dentistry by allowing the identification of human beings. Dental image segmentation aims to achieve the two-dimensional contour of the tooth or the contour of its internal structures. The execution of these tasks involves the choice of the method according to the characteristics of the image. This research work seeks to determine which method should be chosen depending on the type of image. Three segmentation methods representative of different possible approach-es, namely thresholding, clustering and active contours are selected and tested on a set of four images. The thresholding method is completed with preprocessing techniques such as filtering and morphological operations. The clustering method uses the k-means algorithm to define the composition of the various clusters in which the image is divided. The active contours method results on the implementation of the Chan-Vese iterative algorithm that looks for the points of greatest variation of the intensity. The experiments show that all methods can achieve an approximated segmentation of the tooth. All of them have difficulties in separating the area corresponding to the tooth from the area corresponding to the bone. However, the active contour method seems more effi-cient in this area. The thresholding and clustering methods allow identifying internal struc-tures of the tooth, but only clustering allows identifying inserted amalgam.
URI: http://hdl.handle.net/10198/9786
Designação: Mestrado em Tecnologia Biomédica
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