Sistema Computacional para Análise de Enfisema Pulmonar - Felix, John Hebert da Silva;Cortez, Paulo César;Holanda, Marcelo Alcantara
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A Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) é um problema de saúde mundial com altos índices de mortalidade, ocasionada principalmente pelo tabagismo. Apesar da DPOC ser uma doença de âmbito mundial é, geralmente, subestimada e subdiagnosticada, levando desta forma ao subtratamento. Neste livro é apresentado um Sistema de Visão Computacional para análise de imagens tomográficas (SDEP) capaz de segmentar automaticamente as imagens de Tomografia Computadorizada dos pulmões, detectar, visualizar e quantificar a presença do enfisema pulmonar de modo preciso e automático. Este sistema realiza a…mehr

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Produktbeschreibung
A Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) é um problema de saúde mundial com altos índices de mortalidade, ocasionada principalmente pelo tabagismo. Apesar da DPOC ser uma doença de âmbito mundial é, geralmente, subestimada e subdiagnosticada, levando desta forma ao subtratamento. Neste livro é apresentado um Sistema de Visão Computacional para análise de imagens tomográficas (SDEP) capaz de segmentar automaticamente as imagens de Tomografia Computadorizada dos pulmões, detectar, visualizar e quantificar a presença do enfisema pulmonar de modo preciso e automático. Este sistema realiza a segmentação das faixas das densidades pulmonares por meio de máscara colorida, aplicando várias cores em uma única imagem e mostra a área e a porcentagem de cada cor. O SDEP possui também uma ferramenta que faz a sobreposição dos histogramas, permitindo uma análise visual da evolução do enfisema. Este sistema possibilita o auxílio ao diagnóstico médico, bem como mostra-se ser uma ferramenta de pesquisa e análise do enfisema pulmonar. Este livro é destinado a profissionais, estudantes e interessados em processamento de imagens médicas, engenharia biomédica, medicina, etc.
Autorenporträt
John Hebert da Silva Felix é doutor em Engenharia de Teleinformática pela UFC. Atualmente é professor da UNILAB. Tem experiência e atua nos seguintes temas: processamento digital de imagens médicas, desenvolvimento de sistemas para auxílio ao diagnóstico médico, desenvolvimento de produtos, tecnologias educacionais e propriedade intelectual.