INTRODUÇÃO: Dentre as doenças que afetam a população mundial, destaca-se a preocupação com a Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC), que, segundo a Organização Mundial de Saúde, pode se constituir na terceira causa de morte mais importante em todo mundo no ano de 2030. Visando contribuir com o auxílio ao diagnóstico médico, esta pesquisa centraliza seus esforços na etapa de segmentação dos pulmões, visto que esta é a etapa básica de sistema de Visão Computacional na area de pneumologia. MÉTODOS: Este trabalho propõe um novo método de segmentação dos pulmões em imagens de Tomografia Computadorizada (TC) do tórax chamado de Método de Contorno Ativo (MCA) Crisp Adaptativo 2D. Este MCA consiste em traçar automaticamente uma curva inicial dentro dos pulmões, que se deforma por iterações sucessivas, minimizando energias que atuam sobre a mesma, deslocando-a até as bordas do objeto. O MCA proposto é o resultado do aperfeiçoamento do MCA Crisp desenvolvido previamente, visando aumentar a sua exatidão, diminuindo o tempo de análise e reduzindo a subjetividade na segmentação e análise dos pulmões dessas imagens pelos médicos especialistas. Este método por iterações sucessivas de minimização de sua energia, segmenta de forma automática os pulmões em imagens de TC do tórax. RESULTADOS: Para sua validação, o MCA Crisp Adaptativo é comparado com os MCAs THRMulti, THRMod, GVF, VFC, Crisp e também com o sistema SISDEP, sendo esta avaliação realizada utilizando como referência 24 imagens, sendo 12 de pacientes com DPOC e 12 de voluntários sadios, segmentadas manualmente por um pneumologista. Os resultados obtidos demonstram que o método proposto é superior aos demais. CONCLUSÃO: Diante dos resultados obtidos, pode-se concluir que este método pode integrar sistemas de auxílio ao diagnóstico médico na área de Pneumologia.
Auxílio ao diagnóstico médico; Método de Contorno Ativo; Segmentação do pulmão; Tomografia computadorizada
