Caracterització i diagnosi de masses en imatges de mamografia

Els objectius del projecte es divideixen en tres blocs: Primerament, realitzar unasegmentació automàtica del contorn d'una imatge on hi ha una massa central. Tot seguit, a partir del contorn trobat, caracteritzar la massa. I finalment, utilitzant les característiques anteriors classificar la massa en benigne o maligne. En el projecte s'utilitza el Matlab com a eina de programació. Concretament les funcions enfocades al processat de imatges del toolbox de Image processing (propi de Matlab) i els classificadors de la PRTools de la Delft University of Technology

Reconeixement de cd-roms musicals mitjançant visió per computador

Dissenyar, implementar i testejar un sistema per classificar imatges: disseny d’un sistema que primer aprèn com són les imatges d’una classe a partir d’un conjunt d’imatges d’entrenament i després és capaç de classificar noves imatges assignant-les-hi l’ etiqueta corresponent a una de les classes “apreses”. Concretament s’analitzen caràtules de cd-roms, les quals s’han de reconèixer per després reproduir automàticament la música del seu àlbum associat

Segmentació de teixit i lesions en imatges de MRI de malalts d'esclerosi múltiple

Actualment, en l'àmbit mèdic, la ressonància magnètica, MRI Magnetic Resonance Imaging, és un dels sistemes més utilitzats per a la realització de diagnòstics i el seguiment de l'evolució de malalties com l'esclerosi múltiple (EM). No obstant, la gran quantitat d'informació que proporciona aquesta modalitat té com a conseqüència una tasca feixuga d'anàlisi i d'interpretació per part dels radiòlegs i neuròlegs. L'objectiu general d'aquest projecte és desenvolupar un sistema per ajudar als metges a segmentar les imatges de MRI del cervell. S'ha implementat amb MATLAB. Durant tot el procés s'han utilitzat dades sintètiques, de la base de dades simulada BrainWeb, i reals, proporcionades pels grup de metges col•laboradors amb el grup VICOROB.El projecte s'emmarca dins d'un projecte de recerca del grup de Visió per Computador i Robòtica de la Universitat de Girona

Entorn de suport a la inserció de pròtesis

L’objectiu d’aquest projecte és integrar a la plataforma Starviewer ( plataforma informàtica de processament i visualització d’imatges mèdiques creada fruit de la col•laboració del Laboratori de Gràfics i Imatge (GILab) de la Universitat de Girona i l’Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l’hospital Dr. Josep Trueta de Girona) per donar suport al diagnòstic un entorn de suport a la inserció de pròtesis, que permeti automatitzar al màxim les operacions que actualment es realitzen de forma manual. Hem de tenir en compte que, tot i que, la imatge més usada pel radiòleg es la radiografia (Rx) també treballa amb tomografia computada (TAC). El TAC dona una visió 3D de l’organisme, mentre que la Rx és 2D

Reconeixement d’escenes de la ciutat de Girona a partir del contingut d’imatges

Desenvolupament una aplicació informàtica basada en un sistema de visió per computador, la qual permeti donar una resposta en forma d'informació a partir d'una query d'una imatge que conté una escena o objecte en concret de manera que permeti reconèixer els objectes que apareixen en una imatge per llavors donar informació referent al contingut de la imatge a l’usuari que ha fet la consulta. Resumint, es tracta d’analitzar, dissenyar i construir un sistemade visió per computador capaç de reconèixer objectes d’interès en imatges

Entorn de suport al diagnòstic dels aneurismes

L’objectiu d’aquest projecte es dissenyar i implementar un entorn de suport al diagnòstic dels aneurismes. Aquest entorn s’haurà d’integrar en la plataforma Starviewer. La plataforma Starviewer és un entorn de processament i visualització de dades mèdiques desenvolupat conjuntament entre el Laboratori de Gràfics i Imatge de la UdG i l’ Institut de Diagnòstic per la Imatge de l’Hospital Josep Trueta de Girona. Aquesta plataforma ofereix les funcionalitats bàsiques per diagnosticar a partir d’imatges. Tot i les funcionalitats de la plataforma, en la versió actual no es suporta el processament avançat d’imatge d’angiografia. En aquest projecte ens proposem ampliar aquesta plataforma integrant els mòduls necessaris que permetin el processament d’angiografies usades en el diagnòstic dels aneurismes

Sistema informàtic de gestió, processament i anàlisi d'imatges confocals per a l'ajuda en la diagnosi del càncer de pell

El càncer de pell es considera un dels tipus de càncer més freqüents actualment, entre d'altres factors degut a l'augment en l'exposició a la radiació ultraviolada (UV). Recentment la utilització de la Microscòpia Confocal (MCF) per a l'avaluació i diagnosi del càncer de pell ha rebut un important interès. El principal avantatge és la capacitat de visualitzar en temps real la regió d'interès a nivell cel·lular, similar a la informació obtinguda en una biòpsia, sense el patiment que suposa per al pacient. El principal inconvenient però, és que les imatges obtingudes amb MCF són difícils d'interpretar per als metges en el format actual (conjunt de talls 2D a diferents profunditats de la pell).El microscopi confocal és una de les tècniques més actuals de diagnòstic, i s'ha establert com a una eina per obtenir imatges d'alta resolució i reconstruccions 3-D d'una gran varietat de mostres biològiques. És capaç d'escombrar diferents plans en l'eix Z, obtenint imatges 2D de diferent profunditat juntament amb la informació dels paràmetres de captura (com ara la profunditat, potència del làser, posicionament en x,y,z, etc). Mitjançant eines informàtiques es pot integrar aquesta informació en un model 3D de la regió d'interès. L'objectiu principal d'aquest projecte és el desenvolupament d'una eina per a l'ajuda en la interpretació de les imatges MCF i així poder millorar el diagnosi del càncer de pell

Desenvolupament d'una plataforma informàtica per al tractament, manipulació i visualització de dades cardíaques

El processament de dades cardíaques és, sinó el que més, un dels més complexes de tractar.El problema principal és que a diferència d’altres parts de l’organisme, el cor del pacientestà en moviment continu. Aquest moviment queda representat en les imatges generadespels aparells de captació en forma de soroll. Aquest soroll no només dificulta la detecció deles patologies per part dels cardiòlegs i els especialistes sinó que també en moltes ocasionslimita l’aplicació de certes tècniques i mètodes. Així per exemple, l’aplicació de mètodes devisualització 3D (mètodes que permeten generar una representació 3D d’un òrgan) quepoden aplicar-se fàcilment en visualització de dades del cervell no són aplicables sobredades de cor. El Grup d’Informàtica Gràfica de la Universitat de Girona, juntament amb l’Institut deDiagnòstic per la Imatge (IDI) de l'hospital Dr. Josep Trueta, està col·laborant en eldesenvolupament de noves eines informàtiques que donin suport al diagnòstic. Una de lesprioritats actuals de l'IDI és el tractament de malalties cardíaques. Es disposa d’unaplataforma anomenada Starviewer que integra les operacions bàsiques de manipulació ivisualització de dades mèdiques. L’objectiu d’aquest projecte és el de desenvolupar i integrar en la plataforma Starviewer elsmòduls necessaris per poder tractar, manipular i visualitzar dades cardíaques provinents deressònancies magnètiques

Entorn de treball per a visualitzar escenes tridimensionals

Creació d'un entorn de treball per tal de visualitzar models tridimensionals en temps real amb dos objectius: proporcionar una interfície gràfica per poder visualitzar interactivament una escena, modificant-ne els seus elements i aconseguir un disseny que faci el projecte altament revisable i reutilitzable en elfutur, i serveixi per tant de plataforma per provar altres projectes

Integració a la plataforma webDTI de tècniques de clustering de fibres i visualització de clústers

Estudi, disseny i implementació de diferents tècniques d’agrupament defibres (clustering) per tal d’integrar a la plataforma DTIWeb diferentsalgorismes de clustering i tècniques de visualització de clústers de fibres de forma quefaciliti la interpretació de dades de DTI als especialistes

Sistema d'estereovisió amb una càmera

Els sistemes de visió estèreo es basen en la reconstrucció per triangulació a partir de dues càmeres, permetent la representació d’objectes del món real en tres dimensions. L’objectiu d’aquest projecte consisteix a dissenyar i implementar un sistema estèreo amb una sola càmera amb dos petits vidres d’alta transmissivitat davant de la lent, utilitzant la teoria clàssica desenvolupada a partir de dues càmeres. D’aquesta forma obtindrem un sistema molt més compacte que en el cas de tenir dues càmeres, que serà apte per entorns molt reduïts i per escenes molt properes

SLAM using an Imaging Sonar for Partially Structured Underwater Environments

In this paper we describe a system for underwater navigation with AUVs in partially structured environments, such as dams, ports or marine platforms. An imaging sonar is used to obtain information about the location of planar structures present in such environments. This information is incorporated into a feature-based SLAM algorithm in a two step process: (I) the full 360deg sonar scan is undistorted (to compensate for vehicle motion), thresholded and segmented to determine which measurements correspond to planar environment features and which should be ignored; and (2) SLAM proceeds once the data association is obtained: both the vehicle motion and the measurements whose correct association has been previously determined are incorporated in the SLAM algorithm. This two step delayed SLAM process allows to robustly determine the feature and vehicle locations in the presence of large amounts of spurious or unrelated measurements that might correspond to boats, rocks, etc. Preliminary experiments show the viability of the proposed approach

Underwater SLAM in a marina environment

This paper describes a navigation system for autonomous underwater vehicles (AUVs) in partially structured environments, such as dams, harbors, marinas or marine platforms. A mechanical scanning imaging sonar is used to obtain information about the location of planar structures present in such environments. A modified version of the Hough transform has been developed to extract line features, together with their uncertainty, from the continuous sonar dataflow. The information obtained is incorporated into a feature-based SLAM algorithm running an Extended Kalman Filter (EKF). Simultaneously, the AUV's position estimate is provided to the feature extraction algorithm to correct the distortions that the vehicle motion produces in the acoustic images. Experiments carried out in a marina located in the Costa Brava (Spain) with the Ictineu AUV show the viability of the proposed approach

Rank estimation of trajectory matrix in motion segmentation

A novel technique for estimating the rank of the trajectory matrix in the local subspace affinity (LSA) motion segmentation framework is presented. This new rank estimation is based on the relationship between the estimated rank of the trajectory matrix and the affinity matrix built with LSA. The result is an enhanced model selection technique for trajectory matrix rank estimation by which it is possible to automate LSA, without requiring any a priori knowledge, and to improve the final segmentation

Enhanced Model Selection for motion segmentation

In this paper a novel rank estimation technique for trajectories motion segmentation within the Local Subspace Affinity (LSA) framework is presented. This technique, called Enhanced Model Selection (EMS), is based on the relationship between the estimated rank of the trajectory matrix and the affinity matrix built by LSA. The results on synthetic and real data show that without any a priori knowledge, EMS automatically provides an accurate and robust rank estimation, improving the accuracy of the final motion segmentation