G 34

VISUALIZACIÓN

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES García Pegado, Ignacio Pérez Moreno, Carlos R.

Gómez Sotelo, Antonio R. Serrano Martín, Jorge

Descripción general

      Introducción Conceptos básicos Algoritmos de visualización     Sección Normal Projection Average Projection Maximum Intensity Projection Aplicaciones Software utilizado Bibliografía

Introducción (I)

 3D Image Processing Algorithms N. Nikolaidis, Ioannis Pitas 2001  Capitulo 7: Visualization

Introducción (II)

 Problema  Estudiar la configuración tridimensional y relaciones anatómicas de una estructura representada en imágenes 2D.

 Vital importancia en radiología (RM, US, TAC…)

Introducción (III)

 Objetivo  Representar objetos de manera fotorealista para extraer información sobre su estructura tridimensional.

Conceptos básicos (I)

 Vista general:

Adquisición de datos usando MR, US, TAC Procesamiento de los datos (filtrado, segmentación, etc.) Exploración usando técnicas de visualización

Conceptos básicos (II)



Tomografía

 Procesado de imágenes por secciones.

MRI, TAC, PET



Composición

 Métodos de combinación de dos o más imágenes.

Conceptos básicos (III)

 Planos de corte: En anatomía:  Axial o trasversal  Sagital  Coronal

Conceptos básicos (IV)

 Objetos 3-D

Conceptos básicos (V)



Formato DICOM

 DICOM no es solo un formato de archivo, es también un protocolo de red sobre TCP diseñado para almacenar y transmitir datos médicos.

 Cabecera con campos estandarizados  Imágenes o conjuntos de fotogramas (JPEG y otros)

Conceptos básicos (VI)



Técnicas de visualización

 Procesos de tratamiento de objetos tridimensionales de forma que sus características puedan ser observadas.

 Existen varios métodos, usados especialmente en investigación biomédica y aplicaciones clínicas.

Algoritmos (I)

 Técnicas:  Visualización por sección  Exploración de la estructura interna del volumen. La imagen resultante es computada por sección del volumen con los planos definidos por dos ángulos

Algoritmos (II)

 Visualización por proyección de intensidades  Proyección de los datos tridimensionales a una imagen bidimensional que simula una imagen 3D.

 Proyección normal  Proyección media  Proyección de intensidad máxima  Algoritmos comunes de recorrido del volumen y creación de la superficie.

 Varía el valor del píxel

Algoritmos (III)

 Es decir,

Algoritmos (IV)

 Normal projection  La proyección se compone con el valor de intensidad del primer vóxel de cada rayo.

 Pseudocódigo: float normalIntensity = I[0]; // variable que almacenará el // valor de intensidad del primer // punto

Algoritmos (V)

 Average projection  La proyección se compone con el valor de intensidad media de cada rayo.

 Pseudocódigo: I[0 .. n] //es el array de valores de intensidad de los puntos float averageIntensity = I[0]; // variable que almacenará el valor // medio de intensidad, inicialmente // asignado a la intensidad del primer // punto for (i = 0; i <= n; i++) { averageIntensity = averageIntensity + I[i]; } averageIntensity = averageIntensity/n;

Algoritmos (VI)

 Maximum intensity projection (MIP)  La proyección de compone con el mayor valor de intensidad en un rayo de vóxeles.

 Pseudocódigo: I[0 .. n] //es el array de valores de intensidad de los puntos float maxIntensity = I[0]; // variable que almacenará el máximo // valor de intensidad, inicialmente // asignado a la intensidad del // primer punto for (i = 0; i <= n; i++) { if (maxIntensity < I[i]) maxIntensity = I[i]; }

Algoritmos (VII)

 Algunas características  Dos proyecciones desde puntos de vista opuestos dan el mismo resultado.

 Permite visualización muy rápida y efectiva de estructuras densas (vasos contrastados, hueso).

Algoritmos (VIII)

 Los fragmentos de calcio, más densos que el contraste, oscurecen la información de la luz vascular y además no permiten observar lo que se encuentra detrás de ellos.

Aplicaciones (I)

 TAC actuales generan cortes sumamente delgados (hasta 0.5 mm)   Cada corte tiene una resolución espacial muy alta, pero un corte por sí solo no permite hacernos una idea de la configuración tridimensional de la estructura que estamos analizando. Al combinar muchos cortes y superponerlos, podemos mantener esa resolución espacial y al mismo tiempo hacernos una idea de el curso de esa estructura a través del volumen de adquisición.

Aplicaciones (II)

 Renderizado de volúmenes  Técnicas de proyección son rápidas computacionalmente, pero los resultados 2D no proporcionan una buena sensación de profundidad  Creación de animaciones a partir de renderizado de varias proyeciones MIP desde puntos de vista ligeramente cambiados.  Sensación de rotación

Aplicaciones (III)

 MIP es el método más utilizado Ejemplo: cáncer de pulmón

PET TAC Angiografía

Software utilizado

 Eikona 3D  Específicamente diseñado para aplicaciones médicas: - PET, MRI, CT  Apropiado para operaciones sobre volúmenes de datos: - Transformaciones geométricas 3D - Segmentación de regiones 3D - Detección de aristas 3D - Análisis volumétrico y de sombras - Renderizado 3D de superficies y volúmenes   EIKONA3D Basic $499 USD EIKONA3D Enhancement Edition with Volume Visualization and Surface Rendering modules $999 USD

Software utilizado

 OsiriX 3.0

 Disponible solo para MAC  Dedicado a imágenes DICOM y ámbito médico  Visualizador 2D, 3D, 4D, 5D  Proyecto desarrollado en Objective-C (C OO)  Software libre (disponible en sourceforge.com)

Bibliografía

 3-D Image Processing Algorithms  N. Nikolaidis, I. Pitas  Interactive Volume Rendering For Medical Images  K. Orhun  Técnicas de reconstrucción tridimensional  O. C. Ávila, E. Barrientos, C. González  Wikipedia

Ruegos y preguntas

Gracias por vuestra atención

García Pegado, Ignacio Gómez Sotelo, Antonio R. Pérez Moreno, Carlos R.

Serrano Martín, Jorge