Craniofacial disorders are routinely diagnosed using computed tomography imaging. Corrective surgery is often performed early in life to restore the skull to a more normal shape. In order to quantitatively assess the shape change due to surgery, we present an automated method for intracranial space segmentation. The method utilizes a two-stage approach which firstly initializes the segmentation with a cascade of mathematical morphology operations. This segmentation is then refined with a level-set-based approach that ensures that low-contrast boundaries, where bone is absent, are completed smoothly. We demonstrate this method on a dataset of 43 images and show that the method produces consistent and accurate results.

A segmentação precisa de tecidos pulmonares é de grande importância em várias tarefas de diagnóstico. Um simples e rápido algoritmo para segmentação de tecidos pulmonares é proposto aqui. O método combina várias operações simples de processamento de imagem para alcançar a segmentação nal e pode ser dividido em dois problemas. O primeiro é a segmentação pulmonar, que consiste na identicação de regiões como fundo, traqueia, veias, pulmões esquerdo e direito, que é um processo dicultado pela presença de ruído, artefatos, baixo contraste, doenças e remoções cirúrgicas. O segundo é a segmentação dos lóbulos pulmonares, onde o pulmão esquerdo deve ser dividido em dois lóbulos, superior e inferior, e o pulmão direito deve ser dividido em três lóbulos, superior, inferior e médio. Essa segundo problema é dicultado devido ao fato de que a membrana que separa os lóbulos, a pleura visceral, é muito delicada e não é claramente visível nos exames de tomograa computadorizada, além da ocorrência de procedimentos de lobectomia (remoção cirúrgica de lóbulos), doenças que degradam a qualidade da imagem, ou ruído na aquisição da imagem. Ambos os métodos foram desenvolvidos de forma a tornar todo o procedimento automático, tendo resultados similares a outros trabalhos já publicados na área de segmentação pulmonar, utilizando a metodologia de teste do desao de sementação de pulmões LOLA11.