Métodos computacionais baseados em superpixels para segmentação automática da próstata em imagens de ressonância magnética 3D

A segmentação da próstata é um pré-requisito essencial para auxiliar o diagnóstico e o tratamento do câncer. Na prática atual, o radiologista realiza esse processo manualmente, o que é extremamente demorado e exige experiência e concentração. Sendo assim, o desenvolvimento de métodos automáticos e conáveis para segmentação da próstata é clinicamente desejável. Portanto, esta tese apresenta três métodos computacionais para segmentação automática da próstata em imagens de ressonância magnética, usando técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Os métodos propostos foram avaliados em duas bases de imagens públicas, obtendo um coeciente de similaridade Dice de 87,67%.