Anàlisi d'imatges estereoscòpiques utilitzant mètodes de baixa càrrega computacional

Mitjançant imatges estereoscòpiques es poden detectar la posició respecte de la càmera dels objectes que apareixen en una escena. A partir de les diferències entre les imatges captades pels dos objectius es pot determinar la profunditat dels objectes. Existeixen diversitat de tècniques de visió artificial que permeten calcular la localització dels objectes, habitualment amb l’objectiu de reconstruir l’escena en 3D. Aquestes tècniques necessiten una gran càrrega computacional, ja que utilitzen mètodes de comparació bidimensionals, i per tant, no es poden utilitzar per aplicacions en temps real. En aquest treball proposem un nou mètode d’anàlisi de les imatges estereoscòpiques que ens permeti obtenir la profunditat dels objectes d’una escena amb uns resultats acceptables. Aquest nou mètode es basa en transformar la informació bidimensional de la imatge en una informació unidimensional per tal de poder fer la comparació de les imatges amb un baix cost computacional, i dels resultats de la comparació extreure’n la profunditat dels objectes dins l’escena. Això ha de permetre, per exemple, que aquest mètode es pugui implementar en un dispositiu autònom i li permeti realitzar operacions de guiatge a través d’espais interiors i exteriors.

Osteolytic metastasis detected in a patient with lung carcinoma by F18-FDG PET

We present a 53-year-old man with a vocal cord paralysis observed as a primary manifestation of lung carcinoma. Tc-99m MDP whole body bone scan was performed and resulted in a normal scintiscan. The bone scan did not reveal any suspicious foci of uptake. The possibility of bone metastasis was taken into consideration. A whole body F18-FDG-PET scan showed intense uptake in the left upper lung corresponding to the primary tumor. A bronchial biopsy confirmed infiltration by small cell lung carcinoma (SCLC). SCLC is composed of poorly differentiated, rapidly growing cells with diseases usually occurring centrally rather than peripherally. It metastasizes early. The whole-body F18-FDG-PET scan clearly demonstrated a focus of increased uptake in the second lumbar vertebral body suspicious for osteolytic metastasis. A lytic bone metastasis was confirmed by MRI. The patient then received therapy and underwent follow up abdominal CT. The scan showed blastic changes in the L2 vertebra suggesting response to treatment.

Passeig per l'invisible: itinerari químic per Girona

La finalitat d'aquesta proposta és facilitar l'aprenentatge de la química a través de l'exposició d'exemples diaris, en una activitat que desenvolupa a més les competències actitudinals. S'ha observat que alguns estudiants de la Facultat de Ciències tenen dificultats per seguir assignatures de química a causa de la seva nul·la o dèbil formació en química a secundària. A més, molts d'ells consideren la química com una ciència complicada, inútil o perillosa. L’activitat presentada és un itinerari químic: un passeig per a una ciutat amb tradició química que mostra exemples quotidians de la presència de la química arreu. S'hi afegeixen experiments i demostracions, a més d'exercicis adaptables al nivell dels estudiants. Tots els professors volem tenir estudiants motivats en les nostres classes perquè sabem que això és bàsic per al seu aprenentatge. L'itinerari ha demostrat la seva validesa especialment en aquest aspecte. A més, permet treballar determinats conceptes del contingut curricular de química. Tot i que els beneficis a llarg termini de la realització de l'itinerari no s'han avaluat encara, els estudiants estan molt satisfets amb el desenvolupament de l'itinerari. Consideren que la informació donada ha millorat la imatge que tenien de química. D'alguna manera, descobreixen quelcom que fins aleshores els havia estat invisible

Les Proves d'elecció múltiple en el context de l'avaluació universitària: percepcions i avaluacions d'una mostra d'estudiants de Publicitat i Relacions Públiques

En aquesta comunicació es descriu el procés d’introducció de dos formats de prova d’elecció múltiple (PEM), concretament, el de 3 alternatives de resposta i el format k, a més del format tradicional, en una de les proves d’avaluació que conformaven el sistema d’avaluació continuada de l’assignatura de Teoria de la Imatge corresponent als estudis de Publicitat i Relacions Públiques durant el curs 2006-07. L’objectiu de la prova que es va aplicar va ser el d’augmentar el grau de comprensió dels alumnes matriculats a aquesta assignatura d’uns determinats conceptes i teories, així com la seva competència en l’aplicació d’aquests continguts. Juntament amb la prova, es va demanar als alumnes que responguessin una enquesta que tenia com a objectiu conèixer la seva opinió respecte de cadascun dels formats de les preguntes així com saber quin havia de ser, al seu criteri, el format o formats de la última prova d’avaluació de l’assignatura. Els resultats obtinguts pels estudiants van diferir de forma significativa amb les notes obtingudes en les dues proves anteriors que havien realitzat i que havien estat dissenyades amb un format PEM tradicional. No obstant això, aquestes diferències no varen ser gaire elevades. De les respostes dels alumnes a l’enquesta es dedueix que no estaven massa d’acord amb la introducció d’un canvi en el tipus d’examen respecte del què ja estaven acostumats a fer. Curiosament, però, el percentatge dels què consideraven que la següent prova d’avaluació hauria d’estar dissenyada amb dos formats és més elevat en comparació amb els que defensaven un únic format. Un altre factor important a tenir en compte és el seu gran pragmatisme, és a dir, malgrat admetre que els nous formats requereixen d’uns nivells d’aprenentatge que van més enllà del record, varen demanar que el proper examen inclogués preguntes dissenyades amb un format tradicional. Els resultats obtinguts a partir d’aquesta experiència evidencien la importància de tenir en compte les percepcions i avaluacions dels alumnes respecte dels processos avaluatius. Així mateix, aquests resultats seran discutits en funció del seu grau de contribució a la reflexió sobre els procediments d’avaluació en general i sobre les diferents dinàmiques que poden emergir en el grup-classe com a conseqüència de la introducció d’un o altre procediment d’avaluació

Mòdul de visualització 3D d’ ajuda al diagnòstic de les neoplàsies rectals

El diagnòstic mitjançant la imatge mèdica s’ha convertit en una eina fonamental en la pràctica clínica, permet entre altres coses, reconstruir a partir d’un conjunt d’imatges 2D, obtingudes a partir d’aparells de captació, qualsevol part de l’organisme d’un pacient i representar-lo en un model 3D. Sobre aquest model 3D poden realitzar-se diferents operacions que faciliten el diagnòstic i la presa de decisions als especialistes. El projecte que es presenta forma part del desenvolupament de la plataforma informàtica de visualització i tractament de dades mèdiques, anomenada Starviewer, que desenvolupen conjuntament el laboratori de Gràfics i Imatge (GiLab) de la Universitat de Girona i l’ Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l’Hospital Josep Trueta de Girona. En particular, en aquest projecte es centra en el diagnòstic del càncer colorectal i el desenvolupament de mètodes i tècniques de suport al seu diagnòstic. Els dos punts claus en el tractament d’aqueta patologia són: la detecció de les lesions I l’estudi de l’evolució d’aquestes lesions, una vegada s’ha iniciat el tractament tumoral. L’objectiu principal d’aquest projecte és implementar i integrar en la plataforma Starviewer les tècniques de visualització i processament de dades necessàries per donar suport als especialistes en el diagnòstic de les lesions del colon. Donada la dificultat en el processament de les dades reals del budell ens proposem: dissenyar i implementar un sistema per crear models sintètics del budell; estudiar, implementar i avaluar les tècniques de processament d’imatge que calen per segmentar lesions de budell; dissenyar i implementar un sistema d’exploració del budell iintegrar de tots els mòduls implementats en la plataforma starviewer

Integració d’un visualitzador de volums en una plataforma de reconstrucció de mapes de fibres del cervell

Estudi, disseny i implementació d’un algorisme de visualització de volums i integrar-lo en la plataforma DTIWeb de visualització i processament de dades de DTI. La plataforma DTIWeb és una plataforma desenvolupada conjuntament entre el Laboratori de Gràfics i Imatge de la Universitat de Girona i d’Institut de Diagnòstic per la imatge de l’Hospital Josep Trueta de Girona. Aquesta plataforma integra els mètodes bàsics de reconstrucció de fibres del cervell. La principal limitació de la plataforma és que no suporta la visualització de models 3D. Aquest fet limita el seu us en la pràctica clínica habitual ja que es fa difícil la interpretació dels mapes de connectivitat que genera

Caracterització i diagnosi de masses en imatges de mamografia

Els objectius del projecte es divideixen en tres blocs: Primerament, realitzar una segmentació 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

Modeling and Classifying Breast Tissue Density in Mammograms

We present a new approach to model and classify breast parenchymal tissue. Given a mammogram, first, we will discover the distribution of the different tissue densities in an unsupervised manner, and second, we will use this tissue distribution to perform the classification. We achieve this using a classifier based on local descriptors and probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature. We studied the influence of different descriptors like texture and SIFT features at the classification stage showing that textons outperform SIFT in all cases. Moreover we demonstrate that pLSA automatically extracts meaningful latent aspects generating a compact tissue representation based on their densities, useful for discriminating on mammogram classification. We show the results of tissue classification over the MIAS and DDSM datasets. We compare our method with approaches that classified these same datasets showing a better performance of our proposal

Microcalcification evaluation in computer assisted diagnosis for digital mammography

In order to develop applications for z;isual interpretation of medical images, the early detection and evaluation of microcalcifications in digital mammograms is verg important since their presence is often associated with a high incidence of breast cancers. Accurate classification into benign and malignant groups would help improve diagnostic sensitivity as well as reduce the number of unnecessa y biopsies. The challenge here is the selection of the useful features to distinguish benign from malignant micro calcifications. Our purpose in this work is to analyse a microcalcification evaluation method based on a set of shapebased features extracted from the digitised mammography. The segmentation of the microcalcifications is performed using a fixed-tolerance region growing method to extract boundaries of calcifications with manually selected seed pixels. Taking into account that shapes and sizes of clustered microcalcifications have been associated with a high risk of carcinoma based on digerent subjective measures, such as whether or not the calcifications are irregular, linear, vermiform, branched, rounded or ring like, our efforts were addressed to obtain a feature set related to the shape. The identification of the pammeters concerning the malignant character of the microcalcifications was performed on a set of 146 mammograms with their real diagnosis known in advance from biopsies. This allowed identifying the following shape-based parameters as the relevant ones: Number of clusters, Number of holes, Area, Feret elongation, Roughness, and Elongation. Further experiments on a set of 70 new mammogmms showed that the performance of the classification scheme is close to the mean performance of three expert radiologists, which allows to consider the proposed method for assisting the diagnosis and encourages to continue the investigation in the sense of adding new features not only related to the shape

A Novel Breast Tissue Density Classification Methodology

It has been shown that the accuracy of mammographic abnormality detection methods is strongly dependent on the breast tissue characteristics, where a dense breast drastically reduces detection sensitivity. In addition, breast tissue density is widely accepted to be an important risk indicator for the development of breast cancer. Here, we describe the development of an automatic breast tissue classification methodology, which can be summarized in a number of distinct steps: 1) the segmentation of the breast area into fatty versus dense mammographic tissue; 2) the extraction of morphological and texture features from the segmented breast areas; and 3) the use of a Bayesian combination of a number of classifiers. The evaluation, based on a large number of cases from two different mammographic data sets, shows a strong correlation ( and 0.67 for the two data sets) between automatic and expert-based Breast Imaging Reporting and Data System mammographic density assessment

Automatic classification of breast density

A recent trend in digital mammography is computer-aided diagnosis systems, which are computerised tools designed to assist radiologists. Most of these systems are used for the automatic detection of abnormalities. However, recent studies have shown that their sensitivity is significantly decreased as the density of the breast increases. This dependence is method specific. In this paper we propose a new approach to the classification of mammographic images according to their breast parenchymal density. Our classification uses information extracted from segmentation results and is based on the underlying breast tissue texture. Classification performance was based on a large set of digitised mammograms. Evaluation involves different classifiers and uses a leave-one-out methodology. Results demonstrate the feasibility of estimating breast density using image processing and analysis techniques

A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

Les cartes privades d’un historiador [Ressenya del llibre Epistolari de Jaume Vicens]

Ressenya del llibre Epistolari de Jaume Vicens. Els editors d’aquesta obra exposen un epistolari de la seva correspondència particular, amb el propòsit d’aportar dades sobre la història quotidiana que ajudin a perfilar la imatge de Vicens Vives

Entorn de suport al diagnòstic d'estenosi de caròtida

L’objectiu d’aquest projecte és ampliar la plataforma Starviewer integrant els mòduls necessaris per donar suport al diagnòstic de l’estenosi de caròtida permetent interpretar de forma més fàcil les imatges Angiografia per Ressonància Magnètica (ARM). La plataforma Starviewer és un entorn informàtic que integra funcionalitats bàsiques i avançades pel processament i la visualització d’imatges mèdiques. Està desenvolupat pel Grup d’Informàtica Gràfica de la Universitat de Girona i l’Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l’hospital Dr. Josep Trueta. Una de les limitacions de la plataforma és el no suportar el tractament de lesions del sistema vascular. Per això ens proposem a corregir-ho i ampliar les seves extensions per a poder diagnosticar l’estenosi de caròtida

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