As imagens médicas do Hospital Miguel Bombarda – proposta para o seu tratamento documental

A presente dissertação de mestrado apresenta o trabalho desenvolvido em torno de um conjunto de fotografias provenientes do Hospital Miguel Bombarda e custodiadas pelo Centro Hospitalar Psiquiátrico de Lisboa. Partindo de uma reflexão sobre a fotografia enquanto documento de arquivo e, por isso, enquadrada num certo contexto que presidiu à sua produção e conservação, pretende-se contribuir para uma melhor compreensão de um conjunto retratos de doentes. Os objectivos deste trabalho passam por procurar compreender as abordagens teóricas relativamente à fotografia enquanto documento de arquivo, reconstituir o contexto de produção da documentação fotográfica seleccionada e perceber de que forma este conhecimento pode enriquecer a leitura das imagens. É apresentada numa proposta de descrição arquivística sob a forma de um catálogo. Pretende-se que a descrição seja capaz de reflectir a investigação efectuada e possa também servir de modelo e ser alargada à restante documentação fotográfica.

Avaliação da qualidade de imagens médicas geradas por Ray Casting

Técnicas de visualização volumétrica direta propiciam a geração de imagens de alta qualidade já que se baseiam na amostragem do volume de dados original. Tal característica é particularmente importante na área da Medicina, onde imagens digitais de dados volumétricos devem ganhar maior importância como meio de apoio à tomada de decisão por parte dos médicos. No entanto, a geração de imagens com melhor qualidade possível acarreta um alto custo computacional, principalmente em relação ao algoritmo de ray casting, onde a qualidade de imagens depende de um maior número de amostras ao longo do raio fato este refletido no tempo de geração. Assim, a utilização de tais imagens em ambientes interativos é muitas vezes inviabilizada e, para a redução do custo computacional, é necessário abdicar parcialmente da qualidade da imagem. O conceito de qualidade é altamente subjetivo, e sua quantificação está fortemente relacionada à tarefa para qual a imagem está destinada. Na área da Medicina, imagem de boa qualidade é aquela que possibilita ao médico a análise dos dados através da sua representação visual, conduzindo-o a um diagnóstico ou prognóstico corretos. Nota-se que é necessário, então, avaliar a qualidade da imagem em relação a uma determinada tarefa a partir de critérios e métricas subjetivas ou objetivas. A maior parte das métricas objetivas existentes medem a qualidade de imagens com base no cálculo da diferença de intensidade dos pixels, fator que pode não ser suficiente para avaliar a qualidade de imagens do ponto de vista de observadores humanos. Métricas subjetivas fornecem informação mais qualificada a respeito da qualidade de imagens, porém são bastante custosas de serem obtidas. De modo a considerar tais aspectos, o presente trabalho propõe uma métrica objetiva que procura aproximar a percepção humana ao avaliar imagens digitais quanto à qualidade apresentada. Para tanto, emprega o operador gradiente de Sobel (enfatização de artefatos) e o reconhecimento de padrões para determinar perda de qualidade das imagens tal como apontado por observadores humanos. Os resultados obtidos, a partir da nova métrica, são comparados e discutidos em relação aos resultados providos por métricas objetivas existentes. De um modo geral, a métrica apresentada neste estudo procura fornecer uma informação mais qualificada do que métricas existentes para a medida de qualidade de imagens, em especial no contexto de visualização volumétrica direta. Este estudo deve ser considerado um passo inicial para a investigação de uma métrica objetiva mais robusta, modelada a partir de estudos subjetivos.

Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na web

Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.

Técnicas de computação natural para segmentação de imagens médicas

Image segmentation is one of the image processing problems that deserves special attention from the scientific community. This work studies unsupervised methods to clustering and pattern recognition applicable to medical image segmentation. Natural Computing based methods have shown very attractive in such tasks and are studied here as a way to verify it's applicability in medical image segmentation. This work treats to implement the following methods: GKA (Genetic K-means Algorithm), GFCMA (Genetic FCM Algorithm), PSOKA (PSO and K-means based Clustering Algorithm) and PSOFCM (PSO and FCM based Clustering Algorithm). Besides, as a way to evaluate the results given by the algorithms, clustering validity indexes are used as quantitative measure. Visual and qualitative evaluations are realized also, mainly using data given by the BrainWeb brain simulator as ground truth

RR3D: Uma solução para renderização remota de imagens médicas tridimensionais

The visualization of three-dimensional(3D)images is increasigly being sed in the area of medicine, helping physicians diagnose desease. the advances achived in scaners esed for acquisition of these 3d exames, such as computerized tumography(CT) and Magnetic Resonance imaging (MRI), enable the generation of images with higher resolutions, thus, generating files with much larger sizes. Currently, the images of computationally expensive one, and demanding the use of a righ and computer for such task. The direct remote acess of these images thruogh the internet is not efficient also, since all images have to be trasferred to the user´s equipment before the 3D visualization process ca start. with these problems in mind, this work proposes and analyses a solution for the remote redering of 3D medical images, called Remote Rendering (RR3D). In RR3D, the whole hedering process is pefomed a server or a cluster of servers, with high computational power, and only the resulting image is tranferred to the client, still allowing the client to peform operations such as rotations, zoom, etc. the solution was developed using web services written in java and an architecture that uses the scientific visualization packcage paraview, the framework paraviewWeb and the PACS server DCM4CHEE.The solution was tested with two scenarios where the rendering process was performed by a sever with graphics hadwere (GPU) and by a server without GPUs. In the scenarios without GPUs, the soluction was executed in parallel with several number of cores (processing units)dedicated to it. In order to compare our solution to order medical visualization application, a third scenario was esed in the rendering process, was done locally. In all tree scenarios, the solution was tested for different network speeds. The solution solved satisfactorily the problem with the delay in the transfer of the DICOM files, while alowing the use of low and computers as client for visualizing the exams even, tablets and smart phones

Ontolime: modelo de ontologia de descrição de imagens médicas

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

Um método para melhoria de qualidade de imagens médicas utilizando a transformada wavelet

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Imagens ecocardiográficas fetais integradas a banco de dados

Este trabalho discorre no escopo de informática médica, no âmbito da Unidade de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia - Fundação Universitária de Cardiologia do RS. Sabe-se que a medicina gera um grande volume de dados, sejam eles, textuais, numéricos, gráficos ou mesmo imagens ou sons geradas por equipamentos de ultra-som, tomógrafos computadorizados, ressonância magnética, RX, entre outros. Este trabalho desenvolve a integração das imagens ecocardiográficas fetais ao banco de dados. Atualmente, a tendência observada no desenvolvimento de sistemas de informações é a utilização de banco de dados que sejam capazes de manipular informações completas sobre seus pacientes, tais como: consultas, medicamentos, internações, bem como os laudos de exames com suas respectivas imagens quando estes possuírem. É com base nestas tendências que foram definidos os tópicos relevantes a serem estudados e implementados neste trabalho, integrando os estudos ecocardiográficos fetais com as informações do banco de dados da unidade de cardiologia fetal (UCF). Neste trabalho está apresentado o modelo do banco de dados da UCF. Para esta modelagem foram realizados estudos para aquisição de conhecimento da área e também para compreender as necessidades da unidade Da mesma forma, as imagens ecocardiográficas fetais foram estudadas para que fosse possível serem modeladas junto ao banco de dados. Para esta modelagem foi necessário fazer uma breve revisão dos conceitos utilizados pelo paradigma de orientação a objetos, uma vez que o modelo foi desenvolvido utilizando esta metodologia. As imagens ecocardiográficas fetais receberam grande atenção, uma vez que para elas foram criadas classes distintas. Também para aumentar a funcionalidade foram estudados conceitos de imagem digital, para posterior aplicação sobre as imagens do domínio. Foram realizados estudos sob manipulação de imagens, como modificação do brilho, medidas, filtros e formas de armazenamento. Considerando os formatos de gravação, dois padrões foram contemplados neste trabalho: o utilizado pela placa disponível no instituto denominado DT-IRIS e o DICOM que é um padrão internacional de armazenamento e comunicação de imagens médicas. Por fim, a implementação do protótipo procura demonstrar a viabilidade do modelo proposto, disponibilizando dados textuais, imagens e ainda realizando manipulações sobre estas imagens do domínio.

Modelo de metadados para armazenamento e recuperação de imagens estáticas no formato DICOM

Em linhas gerais, este trabalho aborda os temas de armazenamento de grandes volumes de imagens no formato DICOM, e a recuperação das mesmas com base em informações associadas a estas imagens (metadados independentes do conteúdo), informações obtidas na fase da interpretação das imagens (metadados descritivos de conteúdo), ou usando informações visuais que foram anotadas nas imagens ou extraídas das mesmas, por médicos especialistas em imagens médicas (metadados dependentes do conteúdo). Este trabalho foi desenvolvido com o propósito de elaborar uma modelagem conceitual que permita a descrição dos dados relevantes de imagens no formato DICOM, de maneira a facilitar a recuperação das mesmas posteriormente. As classes pertencentes ao modelo conceitual, decorrentes dessa modelagem, viabilizam a documentação de imagens médicas estáticas no formato DICOM. Visando o armazenamento de um grande volume de imagens médicas por um longo período de tempo, e considerando o desenvolvimento de uma solução economicamente viável para as instituições que provêm diagnóstico médico por imagens, o modelo propõe o armazenamento das imagens em um ambiente separado do banco de dados. Portanto, este trabalho apresenta uma solução que gerencia a localização das imagens em mídias on-line, near-line e off-line. Este gerenciamento mantém o banco de dados atualizado quanto à localização atual das imagens, mantém as imagens armazenadas e distribuídas em mídias conforme a disponibilidade dos recursos físicos de armazenamento, e auxilia na recuperação das imagens. Este modelo serviu como base para a implementação de um sistema protótipo que possibilita a descrição e a recuperação de imagens DICOM. Os resultados obtidos através da implementação do sistema protótipo, em termos de armazenamento, recuperação e gerenciamento da localização das imagens nos diferentes ambientes (online, near-line e off-line), são apresentados e discutidos.

Medidas de estruturas cardíacas fetais através de imagens ecocardiográficas segmentadas

O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

Análise e classificação de imagens de lesões da pele por atributos de cor, forma e textura utilizando máquina de vetor de suporte

The skin cancer is the most common of all cancers and the increase of its incidence must, in part, caused by the behavior of the people in relation to the exposition to the sun. In Brazil, the non-melanoma skin cancer is the most incident in the majority of the regions. The dermatoscopy and videodermatoscopy are the main types of examinations for the diagnosis of dermatological illnesses of the skin. The field that involves the use of computational tools to help or follow medical diagnosis in dermatological injuries is seen as very recent. Some methods had been proposed for automatic classification of pathology of the skin using images. The present work has the objective to present a new intelligent methodology for analysis and classification of skin cancer images, based on the techniques of digital processing of images for extraction of color characteristics, forms and texture, using Wavelet Packet Transform (WPT) and learning techniques called Support Vector Machine (SVM). The Wavelet Packet Transform is applied for extraction of texture characteristics in the images. The WPT consists of a set of base functions that represents the image in different bands of frequency, each one with distinct resolutions corresponding to each scale. Moreover, the characteristics of color of the injury are also computed that are dependants of a visual context, influenced for the existing colors in its surround, and the attributes of form through the Fourier describers. The Support Vector Machine is used for the classification task, which is based on the minimization principles of the structural risk, coming from the statistical learning theory. The SVM has the objective to construct optimum hyperplanes that represent the separation between classes. The generated hyperplane is determined by a subset of the classes, called support vectors. For the used database in this work, the results had revealed a good performance getting a global rightness of 92,73% for melanoma, and 86% for non-melanoma and benign injuries. The extracted describers and the SVM classifier became a method capable to recognize and to classify the analyzed skin injuries

Segmentação de imagens e reconstrução de modelos aplicada a estruturas ósseas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Segmentação de texturas em imagens digitais utilizando wavelets redundantes

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Análise da dinâmica e quantificação metabólica de imagens de medicina nuclear na modalidade PET/CT.

A presença da Medicina Nuclear como modalidade de obtenção de imagens médicas é um dos principais procedimentos utilizados hoje nos centros de saúde, tendo como grande vantagem a capacidade de analisar o comportamento metabólico do paciente, traduzindo-se em diagnósticos precoces. Entretanto, sabe-se que a quantificação em Medicina Nuclear é dificultada por diversos fatores, entre os quais estão a correção de atenuação, espalhamento, algoritmos de reconstrução e modelos assumidos. Neste contexto, o principal objetivo deste projeto foi melhorar a acurácia e a precisão na análise de imagens de PET/CT via processos realísticos e bem controlados. Para esse fim, foi proposta a elaboração de uma estrutura modular, a qual está composta por um conjunto de passos consecutivamente interligados começando com a simulação de phantoms antropomórficos 3D para posteriormente gerar as projeções realísticas PET/CT usando a plataforma GATE (com simulação de Monte Carlo), em seguida é aplicada uma etapa de reconstrução de imagens 3D, na sequência as imagens são filtradas (por meio do filtro de Anscombe/Wiener para a redução de ruído Poisson caraterístico deste tipo de imagens) e, segmentadas (baseados na teoria Fuzzy Connectedness). Uma vez definida a região de interesse (ROI) foram produzidas as Curvas de Atividade de Entrada e Resultante requeridas no processo de análise da dinâmica de compartimentos com o qual foi obtida a quantificação do metabolismo do órgão ou estrutura de estudo. Finalmente, de uma maneira semelhante imagens PET/CT reais fornecidas pelo Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP) foram analisadas. Portanto, concluiu-se que a etapa de filtragem tridimensional usando o filtro Anscombe/Wiener foi relevante e de alto impacto no processo de quantificação metabólica e em outras etapas importantes do projeto em geral.

Simulação computacional de sistemas de registro de imagens mamográficas

Neste projeto foi desenvolvido um método computacional para verificação da melhor combinação tela intensificadora - filme para exames mamográficos através do estudo de suas características sensitométricas. O software, desenvolvido em ambiente Delphi para windows, apresenta na tela do microcomputador a imagem a ser obtida para cada tipo de combinação tela intensificadora - filme, utilizando imagens de \"Phantoms\" e de mamas reais. Em razão da ampla quantidade de fatores que influenciam a imagem mamográfica final, tais como magnificação, característica dos filmes e telas intensificadoras e condições da processadora, o método proposto pode proporcionar uma ampla avaliação da qualidade dos sistemas de imagem mamográfica de uma forma simples, rápida e automática, através de procedimentos de simulação computacional. A simulação investigou a influência que um determinado sistema de registro exerce sobre a qualidade da imagem, possibilitando conhecer previamente a imagem final a ser obtida com diferentes equipamentos e sistemas de registro. Dentre os sistemas investigados, três filmes (Kodak Min R 2000, Fuji UM MA-HC e Fuji ADM) e duas telas intensificadoras (Kodak Min R 2000 e Fuji AD Mammo Fine), aquele que apresentou melhores resultados, com melhor qualidade de imagens e menor exposição à paciente foi o de tela Min R 2000 com filme Min R 2000 da Kodak.