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Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
João Manuel R. S. Tavares
[email protected] www.fe.up.pt/~tavares
Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica
Porto, 9 Dezembro 2013
Sumário
1. Apresentação
2. Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
i. Introdução
ii. Segmentação
iii. Análise e Simulação • Seguimento • Emparelhamento • Alinhamento • Simulação
iv. Visão 3D
3. Equipa
4. Publicações & Eventos
2 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 2013@João Manuel R. S. Tavares
Apresentação • Prof. Associado no Dep. de Eng. Mecânica (DEMec) da
FEUP • Investigador Sénior e Coordenador de Projecto no Lab. de
Óptica e Mecânica Experimental (LOME) do INEGI • Doutorado e Mestre em Eng. Electrotécnica e de
Computadores (FEUP) (com Tese e Dissertação na área do Processamento e Análise de Imagem)
• Licenciado em Eng. Mecânica (FEUP) • Áreas de Investigação: Processamento e Análise de
Imagem (segmentação, seguimento, emparelhamento, alinhamento e visão 3D), Interfaces Homem/Máquina (visualização de dados e percepção humana), Desenvolvimento de Produto (dispositivos biomédicos), Biomecânica, Movimento e Postura Humana
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 4
Introdução • O sistema sensorial de visão tem elevada importância
para grande parte dos seres vivos – Podendo disponibilizar informações de índole básica, como
verificar a existência ou não de obstáculos, ou complexa, como o seguimento e a análise de movimento
– Operações comuns: identificação (segmentação), seguimento e reconhecimento de movimento (seguimento e análise de movimento), correspondência e alinhamento (emparelhamento e alinhamento), interpolação de formas (simulação), obtenção da forma/informação 3D (Visão 3D)
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 6
Introdução • Os investigadores da área do Processamento e Análise
de Imagem tentam desenvolver algoritmos computacionais para realizar de forma automática, ou semi-automática, operações e tarefas desenvolvidas pelos (complexos) sistemas de visão dos seres vivos
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 7
Imagens originais
Azevedo et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(3):359-369
Modelo computacional 3D voxalizado e poligonizado
Introdução • Algoritmos de Processamento e Análise de Imagem
são de elevado interesse para a Sociedade, sendo frequentemente usados, por exemplo, em: – Ciências naturais, Desporto – Engenharia, Indústria – Medicina, Biologia
• Exemplos de tarefas comuns envolvendo algoritmos de Processamento e Análise de Imagem: – Segmentação, Reconhecimento (2D-4D) – Seguimento e análise de movimento, incluindo
emparelhamento, alinhamento e simulação (2D-4D) – Visão 3D
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 8
Introdução: Processamento e Análise de Imagem – Operações e Objectivos
Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 9
Melhoramento de imagem
Segmentação de imagem / extração de características
seguimento
emparelhamento
simulação
Imagem / imagens
Análise de movimento alinhamento
Processamento de Imagem
Análise de Imagem / Visão Computacional
2013@João Manuel R. S. Tavares
Visão 3D
Visão por Computador
Introdução • (Pré-)Processamento de Imagem: suavização de ruído
por difusão anisotrópica
10 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Segmentação • Pretende-se identificar de forma automática, ou semi-
automática, os objetos (2D/3D) presentes em imagens estáticas ou em sequências de imagem
• As técnicas mais comuns são baseadas em binarização por limiar, crescimento de regiões, redes neuronais, emparelhamento de protótipos, modelações geométricas, estatísticas e físicas
• É uma das operações mais usuais em Visão Computacional, sendo frequentemente a primeira “grande” tarefa considerada
• Problemas envolvidos: ruído, baixa resolução, reduzido contraste, formas não conhecidas, oclusões parciais, múltiplas estruturas presentes, etc.
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 12
• Segmentação de contornos em pedobarografia dinâmica: método de Otsu, operadores morfológicos, XOR
Imagens originais Após segmentação
Bastos & Tavares (2004) LNCS 3179:39-50
Segmentação
camada de contacto + vidro
câmara espelho
luz reflectida vidro
pressão camada opaca
lâmpada
lâmpada camada transparente
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 13
Region Growing, x=215; y=254
Segmentação • Segmentação de estruturas do ouvido: método de
crescimento de regiões
Imagem original Segmentação obtida (labirinto ósseo) Barroso et al. (2011) CNME 2011
Ferreira et al. (2012) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering DOI:10.1080/10255842.2012.723700
X: 254 Y: 214Index: 116.7RGB: 0.459, 0.459, 0.459
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 14
Segmentação • Deteção de calcificações em mamografias:
transformada de Hough
Chagas et al. (2007) VipIMAGE 2007, 363-368
Imagem original Após segmentação
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 15
Segmentação • Reconhecimento de objetos em imagens:
emparelhamento de imagem protótipo
Carvalho & Tavares (2005) CMNI 2005
×fft fft
ift
( )3ift D CC( )2ift D CC
max CC
Imagem original Imagem protótipo
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 16
Segmentação • Segmentação de caraterísticas: protótipos deformáveis
geométricos
Carvalho & Tavares (2006) CompIMAGE 2006, 129-134 Carvalho & Tavares (2007) VipIMAGE 2007, 209-215
Exemplo de um protótipo deformável
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 17
Segmentação • Segmentação de caraterísticas faciais:
protótipos deformáveis geométricos
Carvalho & Tavares (2006) CompIMAGE 2006, 129-134 Carvalho & Tavares (2007) VipIMAGE 2007, 209-215
Imagem original e imagens de campos de energia (força)
Segmentação da íris usando um protótipo deformável (circulo)
Segmentação do olho usando um
protótipo deformável 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 18
Segmentação • Segmentação de regiões de pele em imagens: modelos
estatísticos
Amostras de pele usadas para construir o modelo
Imagem original e segmentação obtida
Carvalho & Tavares (2005) CMNI 2005 Carvalho & Tavares (2008) Tékhne VI(9):245-266
Função de probabilidade usada
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 19
Segmentação • Segmentação do fundo da cena/objeto em sequências
de imagens: modelos estatísticos
Subtracção do fundo
Detecção do objecto em movimento
Vasconcelos & Tavares (2008) WCCM8 / ECCOMAS 2008
Imagens originais
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 20
Segmentação • Segmentação do fundo da cena/objeto em sequências
de imagens: modelos estatísticos
Subtracção do fundo
Detecção do objecto em movimento
Vasconcelos & Tavares (2008) WCCM8 / ECCOMAS 2008 Vasconcelos & Tavares (2011) EUROMECH Colloquium 511
Imagens originais (www.nada.kth.se/cvap/actions)
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 21
Segmentação • Segmentação de objetos em imagens: modelos ativos
de forma
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 22
Segmentação • Análise do tracto vocal durante a fala partir de imagens
de ressonância magnética: modelos ativos de forma
Vasconcelos et al. (2011) Journal of Voice 25(6):732-742
Segmentação intermédia II
Imagem original +
modelo médio
Segmentação final
Segmentação intermédia I
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 23
Segmentação • Segmentação de objectos em imagens: modelos ativos
de aparência
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 24
Segmentação • Análise do tracto vocal durante a fala partir de imagens de
ressonância magnética: modelos ativos de aparência
Vasconcelos et al. (2011) Journal of Engineering in Medicine 225(1):68-76 Vasconcelos et al. (2012) Journal of Engineering in Medicine 226(3):185-196
Segmentações intermédias
Segmentação inicial
Segmentação final
Segmentações intermédias
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 25
Segmentação • Segmentação de objetos em imagens: contornos ativos
(i.e. snakes – modelos paramétricos)
Tavares et al. (2009) International Journal for Computational Vision and Biomechanics 2(2):209-220 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 26
Segmentação • Segmentação de objetos em imagens: contornos ativos
(i.e. snakes)
Imagem original e contorno inicial
Contorno final
Tavares et al. (2009) International Journal for Computational Vision and Biomechanics 2(2):209-220 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 27
Segmentação • Segmentação de objetos em imagens: contorno
deformável, FEM, equação de Lagrange
Imagens originais e contornos iniciais Contornos finais
Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55
borracha k = 200N/m 14s
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 28
Segmentação • Segmentação de objetos em imagens: métodos de level
set – modelos geométricos
Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7):766-774 Ma et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(2):235-246
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 29
Segmentação • Segmentação de bifurcação da carótida em imagens de
Doppler: métodos de contornos ativos e de level set
Segmentação usando um modelo de contornos ativos (Yessi)
Silva et al. (2011) VipIMAGE 2011, 117-122 Santos et al. (2013) Expert Systems with Applications 40(16):6570-6579
Segmentação usando um modelo de level set (Chan-Vese)
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 30
Segmentação • Segmentação de objetos em imagens: métodos de level
set, conhecimento prévio
Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7):766-774 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 31
Segmentação • Segmentação do pavimento pélvico feminino a partir
de imagens de ressonância magnética: método de level set, conhecimento prévio
Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7):766-774 Segmentação do pavimento pélvico
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 32
Segmentação
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 33
Ma et al. (2013) Computers in Biology and Medicine 43(4):248-258 Ma et al. (2012) The Int. Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering 28(6-7):714-726
Segmentação de órgãos (bexiga, vagina, ânus) da cavidade pélvica (3 exemplos)
• Segmentação de órgãos da cavidade pélvica feminina a partir de imagens de ressonância magnética: modelos de level set, conhecimento prévio
Processamento e Análise de Imagem Médica em
Biomecânica: Seguimento, Emparelhamento, Alinhamento
e Simulação
Seguimento • Pretende-se seguir o movimento e/ou a deformação de
estruturas em sequências de imagem (2D/3D) • Nesta área, destacam-se as técnicas baseadas em fluxo
óptico, emparelhamento de blocos e em métodos estocásticos
• Usualmente, envolve a estimativa do movimento envolvido, a gestão das entidades seguidas, a análise do movimento seguido bem como a sua quantificação
• Problemas envolvidos: movimento não rígido, distorção geométrica, condições de iluminação variáveis, oclusão, ruído, múltiplas estruturas, etc.
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 35
Seguimento • Plataforma desenvolvida para
seguimento de entidades (pontos / rectas) em sequências de imagem: filtro de Kalman ou filtro Unscented Kalman, otimização, distância de Mahalanobis, modelo de gestão
Pinho et al. (2007) Int. Journal of Simulation Modelling 6(2):84-92 Pinho & Tavares (2009) VipIMAGE 2009, 299-304 Pinho & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 46(1):51-75
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 36
Seguimento • Seguimento de marcas em análise da marcha: filtro de
Kalman, distância de Mahalanobis, otimização, modelo de gestão
Previsão Incerteza Medição Correspondência Resultado
Pinho et al. (2005) ICCB 2005, 915-926 Pinho & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 46(1):51-75
(5 frames)
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 37
Sousa et al. (2007) ISHF2007, 331-340 Sousa et al. (2007) ICCB2007, 291-296
Seguimento • Análise da marcha com deteção de
eventos: filtro de Kalman, distância de Mahalanobis, otimização
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 38
Pinho et al. (2005) LSCCS, Vol. 4A:463-466 Pinho et al. (2007) International Journal of Simulation Modelling 6(2):84-92
(547 frames)
Seguimento • Seguimento de ratos em sequências longas de imagem:
filtro de Kalman, distância de Mahalanobis, otimização, modelo de gestão
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 39
Emparelhamento • É uma das tarefas mais usuais em Visão Computacional, por
exemplo, para alinhar objetos, reconhecer objetos, obter informação 3D, analisar movimento, etc.
• Geralmente é conseguido através da consideração de características invariantes, como a curvatura, ou de deslocamentos (assinaturas) em espaços globais/próprios, como no espaço modal ou de Fourier
• Problemas envolvidos: oclusão, deformações não rígidas, variações elevadas de forma, etc.
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 40
Emparelhamento • Emparelhamento de contornos em imagens: modelação
física/geométrica, análise modal, otimização
Bastos & Tavares (2006) Inverse Problems in Science and Engineering 14(5):529-541 Tavares & Bastos (2010) Progress in Computer Vision and Image Analysis 339-368
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 41
• Emparelhamento de contornos em pedobarografia dinâmica: FEM, análise modal, otimização
Emparelhamento
Imagens originais Contornos emparelhados
Bastos & Tavares (2004) LNCS 3179:39-50 Tavares & Bastos (2010) Progress in Computer Vision and Image Analysis, 339-368
camada de contacto + vidro
câmara espelho
luz reflectida vidro
pressão camada opaca
lâmpada
lâmpada camada transparente
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 42
Emparelhamento • Emparelhamento de contornos e superfícies em
pedobarografia dinâmica: FEM, análise modal, otimização
Imagem de pedobarografia
dinâmica
Tavares & Bastos (2005) Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 5(3):1-20
Emparelhamento de dois contornos
Emparelhamento entre duas superfícies de intensidade (pressão) (2 vistas)
Emparelhamento entre iso-contornos (2 vistas)
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 43
Alinhamento • É uma tarefa habitualmente necessária para comparar objetos
representados em imagens adquiridas em instantes de tempo distintos ou segundo diferentes condições/técnicas
• O alinhamento é geralmente essencial, por exemplo, em medicina para analisar a evolução de patologias a partir de imagens
• Geralmente é conseguido através da consideração de características invariantes, como pontos de curvatura máxima, emparelhamento e estimativa da transformação envolvida, ou pela minimização de uma medida de semelhança
• Problemas envolvidos: características não determinadas facilmente, deformações não rígidas, variações elevadas de forma, etc.
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 44
Alinhamento • Alinhamento de contornos em imagens: modelação
geométrica/física, otimização, programação dinâmica
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 45
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11 Oliveira & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1):91-110
Alinhamento • Alinhamento de imagens de pedobarografia: modelação
geométrica, otimização, programação dinâmica
Imagens originais e contornos extraídos
Contornos emparelhados e imagens antes e após alinhamento
Oliveira et al. (2009) Journal of Biomechanics 42(15):2620-2623 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 46
Alinhamento • Alinhamento de imagens de pedobarografia:
transformada de Fourier
Imagens originais Imagens antes e após alinhamento
Oliveira et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(6):731-740
47 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de imagens de pedobarografia: método
híbrido: Alinhamento de Contornos ou Alinhamento baseado na transformada de Fourier + Otimização de semelhança (MSE/MI/XOR)
Imagens originais, antes e após alinhamento
Oliveira & Tavares (2011) Medical & Biological Engineering & Computing 49(3):313-323
48 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de imagens de pedobarografia para
identificação (esq. / direito), extração de medidas e índices
Imagens originais, após normalização, contornos e áreas identificadas
Oliveira et al. (2012) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 15(11):1181-1188
49 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
alinhamento de contornos – cont.
Imagens a alinhar
Contornos (Corpus Callosum) antes e após
emparelhamento
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11 Oliveira & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1):91-110
50 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
alinhamento de contornos
51
Imagens Alinhadas
Imagem originais
Soma
Soma Diferença
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11 Oliveira & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1):91-110
51 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
maximização direta da correlação cruzada (transformada de Fourier)
52
Imagens Alinhadas
Imagem originais (RM - proton density)
Soma
Soma Diferença
Oliveira et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(6):731-740
52 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento intermodal (CT/RM): otimização pelo
Método de Powell (otimização) de medida de semelhança (MI)
53
Imagens Alinhadas
Imagem originais
CT RM CT+RM
CT+RM Diferença CT+RM
Oliveira et al. (2011) Medical & Biological Engineering & Computing 49(3):313-323
53 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Imagem modelo Imagem a alinhar
Imagem alinhada
Pré-alinhamento usando transformação rígida
Novo pré-alinhamento usando transformação afim
Alinhamento curvo “grosseiro” usando B-splines
Alinhamento “fino” usando B-splines
54 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento • Otimização iterativa e alinhamento 3D curvo usando B-
splines
54 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
O alinhamento baseado em B-splines tem cariz local
• Alinhamento de imagens 3D: otimização iterativa, alinhamento 3D – cont.
Xadrez das imagens pré-alinhamento (CT, tórax – mesma pessoa, Δt: 8.5 meses)
(xadrez - construído substituindo algumas partes (voxels) da imagem modelo pelas partes da imagem a alinhar que têm as mesmas coordenadas das partes retiradas à imagem modelo)
55 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento
55 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
F F
F F F
F F F
M M M
M M M
M
M
Xadrez das imagens pós-alinhamento (Semelhança: MI, Transf.: rígida)
56 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento • Alinhamento de imagens 3D: otimização iterativa,
alinhamento 3D – cont.
56 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Xadrez das imagens pós-alinhamento (Semelhança: MI, Transf.: B-splines cúbicas)
57 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento • Alinhamento de imagens 3D: otimização iterativa,
alinhamento 3D
57 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
58 2013@João Manuel R. S. Tavares
• Alinhamento de imagens 3D: otimização iterativa, alinhamento 3D – cont.
Xadrez das imagens pré-alinhamento (CT, cérebro – duas pessoas)
Alinhamento
58 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
59 2013@João Manuel R. S. Tavares
• Alinhamento de imagens 3D: otimização iterativa, alinhamento 3D – cont.
Xadrez das imagens pós-alinhamento (Semelhança: MI, Transf.: afim)
Alinhamento
59 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
60 2013@João Manuel R. S. Tavares
• Alinhamento de imagens 3D: otimização iterativa, alinhamento 3D
Xadrez das imagens pós-alinhamento (Semelhança: MI, Transf.: B-splines cúbicas)
Alinhamento
60
Oliveira & Tavares (2012) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering DOI:10.1080/10255842.2012.670855
Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Aplicação no estudo de imagens DaTSCAN SPECT
61 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento
61 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Imagens DaTSCAN SPECT são usadas para auxiliar o diagnostico da doença de Parkinson e para a distinguir de outras doenças degenerativas. A solução desenvolvida é capaz de:
– Segmentar as áreas relevantes e realizar análises dimensionais – Quantificar os potenciais de ligação da ganglia basal – Computação automática de dados estatísticos relativamente a uma
população de referência
Normal Alzheimer Parkinsonismo idiopático
Tremor essencial
62 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento
62 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Slice médio de uma população usado como referência
Slice correspondente de um paciente
Diferença de intensidades
Mapeamento dos Z-scores no slice (a vermelho valores mais elevados)
(Os retângulos azuis representam as ROIs 3D usadas para calculo dos potenciais de ligação)
Oliveira et al. (2012) The Quarterly Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (in press)
Aplicação no estudo de imagens DaTSCAN SPECT
63 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento
63 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Oliveira et al. (2012) The Quarterly Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (in press)
Aplicação no estudo de imagens DaTSCAN SPECT
Ganglia basal “média” de uma
população normal
Ganglia basal de um paciente com parkinsonismo
idiopático
Ganglia basal de um paciente com parkinsonismo
vascular
Reconstrução 3D da ganglia basal e quantificação
64 2013@João Manuel R. S. Tavares
Alinhamento
64 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Oliveira & Tavares (2013) The International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering (submitted)
Aplicação na segmentação e reconstrução 3D dos ossículos do ouvido médio em imagens de TC
Estrutura reconstruida a partir das segmentações obtidas
Slices com a estrutura a segmentar e a reconstruir
Alinhamento • Alinhamento de sequências de imagem 2D: alinhamento
espacial e temporal
Oliveira et al. (2011) Medical & Biological Engineering & Computing 49(7):843-850 Oliveira & Tavares. (2013) Medical & Biological Engineering & Computing 51(3):267-276
65 2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de sequências de imagem 2D de
pedobarografia dinâmica: alinhamento espacial e temporal
66
Sequências originais antes do alinhamento
Sequências pré-processadas
Sequências de imagem originais
Sequências após alinhamento
camada de contacto + vidro
câmara espelho
66 2013@João Manuel R. S. Tavares
Oliveira et al. (2011) Medical & Biological Engineering & Computing 49(7):843-850
Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Alinhamento • Alinhamento de sequências de imagem 2D de
pedobarografia dinâmica: alinhamento espacial e temporal
67
Sequências originais antes do alinhamento
Sequências pré-processadas
Sequências de imagem originais
Sequências após alinhamento
67 2013@João Manuel R. S. Tavares
Oliveira et al. (2011) Medical & Biological Engineering & Computing 49(7):843-850
Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Simulação • É uma tarefa muito usada em Computação Gráfica (morphing) mas
também muito útil em Visão Computacional, por exemplo, para estimar a deformação existente entre dois objetos distintos ou entre dois instantes de um mesmo objeto, estimar as transições entre duas formas adquiridas com espaçamento temporal elevado, etc.
• Geralmente é conseguida através da consideração de transformações geométricas
• No entanto, quando se deve considerar o comportamento físico dos objetos envolvidas, devem ser usadas metodologias e modelações físicas (por exemplo, usando FEM) – Dificuldades comuns são relativas à estimativas das forças envolvidas
e das propriedades adoptadas para os materiais – Fase de emparelhamento dos objetos torna-se crucial
2013@João Manuel R. S. Tavares 68 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Simulação
Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 69
• Simulação (morphing) física de contornos em imagens: FEM, análise modal, otimização, eq. de Lagrange
2013@João Manuel R. S. Tavares
• Simulação de contornos em imagens: FEM, análise modal, otimização, equação de Lagrange
Emparelhamento obtido
Deformações simuladas
Simulação
Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 70
Tavares & Pinho (2005) Journal of Computer Science 4(1):9-18 Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55
Imagens originais
2013@João Manuel R. S. Tavares
Visão 3D • Pretende-se obter a forma 3D de objetos ou a
informação 3D de cenas a partir de imagens 2D • Nesta área, destacam-se: 1) formas exteriores: técnicas
ativas (com projecção de energia ou movimento relativo), passivas (sem projecção de energia ou movimento relativo) e de escavação espacial; 2) formas interiores: segmentação 2D (i.e. contornos) e interpolação, marching cubes e segmentação 3D
• Usualmente, envolve tarefas de calibração, segmentação, alinhamento, triangulação e interpolação
• Problemas envolvidos: distorção geométrica, iluminação variável, oclusão, ruído, formas complexas, etc.
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Visão 3D • Reconstrução 3D de objetos a partir de slices:
segmentação 2D, Delaunay, marching cubes
Perdigão et al. (2005) CMNI 2005 Pimenta et al. (2006) CompIMAGE 2006, 343-348 Alexandre et al. (2007) VipIMAGE 2007, 359-362
2013@João Manuel R. S. Tavares 73 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
Visão 3D • Reconstrução 3D de órgãos a partir de imagens
médicas: segmentação 2D, Delaunay, marching cubes
Segmentação realizada num slice e reconstrução 3D obtida
Órgãos do braço reconstruidos 3D Perdigão et al. (2005) CMNI 2005
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Visão 3D • Reconstrução 3D de órgãos da cavidade pélvica
feminina partir de imagens axial e sagital de ressonância magnética: segmentação 2D, marching cubes, fusão
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 75
Ma et al. (2012) Medical Engineering & Physics DOI: 10.1016/j.medengphy.2013.05.002
Slices axial e sagital da cavidade pélvica (1 - bexiga, 2 - vagina)
Bexiga reconstruida usando informação axial e sagital (2 vistas)
Visão 3D • Reconstrução 3D de órgãos a partir de imagens de
diferentes modalidades: alinhamento, marching cubes, fusão
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 76
Oliveira & Tavares. (2012) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering DOI:10.1080/10255842.2012.670855
slices coronal, sagital e axial, e segmentação obtida Visualização 3D após fusão
TC/SPECT
Visão 3D • Reconstrução 3D de cenas a partir de sequências de
imagem: visão estéreo densa
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 77
Azevedo et al. (2006) VISAPP 2006, 383-388
Visão 3D • Reconstrução 3D de uma cena a partir de par de
imagens: visão estéreo densa
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 78
Mapa de disparidade obtido
Par de imagens original
Azevedo et al. (2006) VISAPP 2006, 383-388
Visão 3D • Reconstrução 3D de objetos a partir de sequências de
imagem: escavação espacial
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 79
Azevedo et al. (2008) Advances in Computational Vision and Medical Image Processing: Methods and Applications, 117-136
Visão 3D • Reconstrução 3D de objetos a partir de sequências de
imagem: escavação espacial
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 80
Azevedo et al. (2008) Advances in Computational Vision and Medical Image Processing: Methods and Applications, 117-136 Azevedo et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(3):359-369
Imagens originais Modelo computacional 3D obtido voxalizado e poligonizado
Visão 3D
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 81
Azevedo et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(3):359-369
• Reconstrução 3D de objetos a partir de sequências de imagem: escavação espacial
Imagens originais Modelo computacional 3D obtido voxalizado e poligonizado
• Reconstrução 3D da coluna a partir de duas radiografias 2D e usando um modelo deformável (atlas)
Visão 3D
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 82
Moura et al. (2010) Computer Modeling in Engineering & Sciences 60(2):115-138 Moura et al. (2011) Medical Engineering & Physics 33(8):924-933
Interface desenvolvida Modelo ajustado (duas vistas) e reconstrução obtida
• Reconstrução 3D a partir de radiografias 2D: calibração – cont.
Visão 3D
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 83
Moura et al. (2010) Computer Modeling in Engineering & Sciences 60(2):115-138 Moura et al. (2011) Medical Engineering & Physics 33(8):924-933
Método desenvolvido
Calibração de um sistema de Raio-X
• Reconstrução 3D a partir de radiografias 2D: calibração
Visão 3D
2013@João Manuel R. S. Tavares Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 84
Moura et al. (2010) Computer Modeling in Engineering & Sciences 60(2):115-138 Moura et al. (2011) Medical Engineering & Physics 33(8):924-933
Estimativa da distância entre a fonte de Raio-X e a mesa
Duas radiografias de uma coluna seca usada para validar a calibração e reconstrução 3D obtida
Sumário
• A área da Visão Computacional é complexa e exigente, mas de elevado interesse em muitos domínios, em particular em Medicina e em Engenharia
• Vários desafios existem, como, por exemplo, condições de aquisição difíceis, oclusão, formas e topologias complexas, movimentos complicados
• Trabalho considerável já foi desenvolvido, mas existem ainda muitos desafios importantes e difíceis a resolver
• Métodos e metodologias de outras áreas do conhecimento, como da Matemática, Mecânica Computacional, Medicina e Biologia, podem contribuir para a resolução de tais desafios
• Para tal, Colaborações são Necessárias e Bem-vindas 86 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 2013@João Manuel R. S. Tavares
Equipa (Visão Computacional)
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• Estudantes de Pós-Doutoramento (4) – Concluído: A. Carvalho, E. Sousa – Em curso: Z. Ma, S. Oliveira
• Estudantes de Doutoramento (14) – Concluído: D. Moura, T. Azevedo, S. Rua, Z. Ma, F. Oliveira – Em curso: R. Pinho, P. Gonçalves, M. Vasconcelos, I. Reis, J. Nunes, A.
Araújo, R. Oliveira, A. Ferreira, D. Jodas • Estudantes de Mestrado (25)
– Concluídos: E. Barroso, A. Jesus, C. Cruz, P. Alves, F. Jacob, D. Sousa, F. Oliveira, T. Azevedo, M. Vasconcelos, R. Pinho, L. Bastos, C. Coelho, J. Pereira, C. Tabuas, D. Cidre, L. Ferro, G. Queirós, D. Faria, N. Sousa, R. Teixeira, P. Gomes, L. Ribeiro
– Em curso: R. Alves, S. Figueiredo, A. Silva • Estudantes de Graduação (2)
– Concluídos: R. Ferreira, S. Pimenta
Agradecimentos
• Os trabalhos apresentados têm vindo a ser realizados parcialmente com o apoio da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) em Portugal, nomeadamente, através dos projetos: – PTDC/BBB-BMD/3088/2012 – PTDC/SAU-BEB/102547/2008 – PTDC/SAU-BEB/104992/2008 – PTDC/EEA-CRO/103320/2008 – UTAustin/CA/0047/2008 – UTAustin/MAT/0009/2008 – PDTC/EME-PME/81229/2006 – PDTC/SAU-BEB/71459/2006 – POSC/EEA-SRI/55386/2004
89 Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica 2013@João Manuel R. S. Tavares
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Taylor & Francis journal “Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization”
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Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics (LNCV&B) Series Editors: João Manuel R. S. Tavares, Renato Natal Jorge ISSN: 2212-9391 Publisher: SPRINGER
http://www.springer.com/series/8910
Webpage (www.fe.up.pt/~tavares)
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Processamento e Análise de Imagem Médica em Biomecânica
João Manuel R. S. Tavares
[email protected] www.fe.up.pt/~tavares
Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica
Porto, 9 Dezembro 2013