Aplicação de técnicas de volumetria na avaliação da progressão de tumores cerebrais usando imagens de ressonância magnética

Este trabalho científico tem como principal finalidade o desenvolvimento de técnicas de volumetria capazes do fornecimento de informação para avalia-ção clínica de tumores primários do Sistema Nervoso Central (SNC), de grau IV – glioblastoma multiforme (GBM). Atualmente os métodos de avaliação da dimensão do tumor assentam em medições bidimensionais [1] [2]. No entanto, a avaliação clínica do tumor pode-rá ser mais completa quando realizada com base noutras características geomé-tricas, sejam a área, o perímetro, o volume e a posição do centro de massa. A ferramenta desenvolvida neste trabalho ao fornecer dados métricos e uma re-presentação volumétrica pré e pós-operatória do tumor, poderá contribuir para uma melhor avaliação da resposta à terapêutica instituída ao doente. As principais funções da ferramenta desenvolvida são descritas no capítu-lo Métodos. Estas estão relacionadas com o ajuste do nível de contraste da ima-gem original, com a binarização da mesma, com a definição da região da lesão tumoral (Region Of Interest - ROI) e com os cálculos efectuados sobre esta. São gerados dois tipos de resultados, dados métricos (área, volume e posição do centro de massa) e representações volumétricas (volume de tumor que capta contraste e volume de tumor que não capta contraste). Observou-se que nas imagens de exames onde o tumor apresenta regiões que captam pouco contraste é mais difícil e demorada a definição da ROI e por sua vez, a determinação do volume de tumor.

Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1

O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).

Mapeamento da antiga cobertura vegetal de várzea do Baixo Amazonas a partir de imagens históricas (1975-1981) do Sensor MSS-Landsat

Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

Segmentação do tecido tumoral cerebral em imagens de ressonância magnética

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)

PRODUÇÃO DE UM MAPA PEDOLÓGICO ASSOCIANDO TÉCNICAS COMUNS AOS MAPEAMENTOS DIGITAIS DE SOLOS COM DELINEAMENTO MANUAL DE UNIDADES DE MAPEAMENTO

A produção de mapas pedológicos por meio de técnicas do mapeamento digital de solos (MDS) pode ser dificultada pela falta de mapas pedológicos tradicionais de referência. Nessas situações, o conhecimento tácito do mapeador pode ser usado para o delineamento manual das unidades de mapeamento (UMs) a partir de geração de um mapa de ocorrência de tipos de solos preditos pelo MDS. Os objetivos deste estudo foram avaliar e comparar mapas de solos gerados por dois métodos, um denominado “MDS direto”, em que foi gerado um mapa preditor de UMs com base no modelo estabelecido com informações provenientes de um mapa pedológico convencional de referência preexistente, e outro em que o modelo preditor foi estabelecido a partir do exame de atributos morfológicos de 193 perfis de solo para identificar os tipos de solos, gerando-se um mapa com a indicação de ocorrência de tipos de solos sobre o qual foi realizado o delineamento manual das UMs, com base em mudanças das feições da superfície do solo. As predições foram feitas usando árvores de classificação Simple Cart,correlacionando oito variáveis do terreno com a ocorrência de UMs identificadas com nomes de classes de solos do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. A acurácia dos mapas foi avaliada pela “verdade de campo” (verificação em campo do tipo de solo ocorrente e comparação com o previsto no mapa) e pela concordância dos mapas gerados com o mapa de referência. Quando avaliado pela “verdade de campo”, a acurácia do mapa gerado pelo método MDS direto foi de 74 %, enquanto a acurácia do mapa de MDS com delineamento manual foi de 79 %. Os dois métodos apresentaram resultados satisfatórios; o método que usou o delineamento manual e a identificação em alguns locais dos tipos de solo no campo apresentou a vantagem de não necessitar de mapas pedológicos de referência para o treinamento dos modelos preditores.

Identificação de impurezas e misturas em pó de café por meio de comportamento espectral e análise de imagens digitais

Para eliminar divergências na interpretação dos resultados e agilizar os atuais métodos de detecção de fraudes em café torrado e moído, foi estabelecido um método baseado na análise por imagem e fundamentado no princípio de que diferentes materiais de origem orgânica, como o pó de café, podem apresentar reflectâncias distintas em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético. Partiu-se da hipótese de que o pó de café adulterado, quando submetido a uma fonte artificial de iluminação, apresenta uma reflectância, nos canais vermelho (R), verde (G) e azul (B), diferente em relação à do pó de café não-adulterado. Após as etapas de limpeza, secagem e homogeneização, foram geradas imagens multiespectrais das amostras de café, por meio de uma lupa acoplada a uma câmara CCD (Charge Coupled Device). A quantificação das impurezas na amostra foi obtida utilizando-se curvas de calibração entre a área relativa obtida pela classificação supervisionada de imagens e a porcentagem de impurezas presentes nas amostras. Esse novo método permite agilidade da resposta, ausência de subjetividade nos resultados e não-destruição das amostras analisadas, e assegura um patamar mínimo de detecção de 95% das impurezas do produto.

Validação do método das notas para quantificação da incidência da mancha fisiológica do mamão através do uso de imagens digitais

Neste experimento, utilizou-se o software ImageJ versão 1.32j para quantificar a incidência da Mancha Fisiológica do Mamão (MFM) no intuito de aferir o método das notas, visto que o mesmo é um método subjetivo. O experimento consistiu de um delineamento inteiramente casualizado, em esquema fatorial 3x6, com três cultivares (Golden, Diva e Tainung 01) e seis notas (notas de 0 a 5, sendo 0 para a ausência de incidência da MFM e 5 para a ocorrência máxima de incidência da MFM), sendo os resultados interpretados estatisticamente por meio de análises de variância e de regressão. Foram amostrados 10 frutos para cada cultivar, dentro de cada nota, totalizando assim 180 frutos analisados, sendo os resultados avaliados através do programa Genes. Os resultados mostram que o método das notas pode ser utilizado com segurança, tendo o mesmo se mostrado bastante preciso para quantificar o nível de incidência da MFM.

Banco de imagens mamográficas para treinamento na interpretação de imagens digitais

OBJETIVO: Disponibilizar aos profissionais da radiologia um "software" para treinamento na interpretação de imagens mamográficas em sistemas digitais. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi desenvolvido um "software" em Delphi associado a uma base de dados em Interbase, com a finalidade de armazenar imagens de exames mamográficos associados aos seus laudos em categorias BI-RADS®. As imagens foram previamente qualificadas e digitalizadas em "scanner" a laser Lumiscan 75. O treinamento se faz com imagens apresentadas em monitores comerciais de 17 polegadas, no tamanho 18 × 24 cm. O "software" permite visualizar cada projeção das mamas individualmente, médio-lateral oblíqua e crânio-caudal, ou as quatro imagens simultaneamente. Permite acessar as imagens e os laudos existentes ou interpretar as imagens utilizando o sistema de categorias BI-RADS®, em que o "software" compara o laudo do usuário com as informações do banco de dados, apontando acertos e erros da interpretação. RESULTADOS: O usuário adquire familiaridade com sistemas digitais, laudos em categorias BI-RADS® e aspectos de qualidade do processo gerador das imagens relativo à detecção de fibras e microcalcificações. CONCLUSÃO: O "software" disponível na intranet da Universidade Federal de São Paulo é ferramenta valiosa para os profissionais interessados em sistemas digitais.

Estudo comparativo das técnicas radiográficas e doses entre o Brasil e a Austrália

OBJETIVO: O objetivo deste trabalho é fazer um estudo comparativo das técnicas radiográficas entre o Brasil e a Austrália e avaliar as doses de radiação para os exames radiológicos mais comuns. MATERIAIS E MÉTODOS: A dose de entrada na pele (DEP) e a dose efetiva (DE) foram obtidas com o uso do programa DoseCal. Em ambos os países, o estudo foi realizado em hospitais de grande porte da rede pública. Quatro tipos de exames foram avaliados: tórax, abdome, pelve e coluna torácica em três projeções (ântero-posterior, póstero-anterior e lateral). Na Austrália, todos os equipamentos são digitais e operam no sistema PACS. No Brasil, os aparelhos são convencionais. RESULTADOS: Os valores médios da DEP e da DE são consideravelmente mais altos no Brasil, exceto para os exames de tórax, cujos resultados indicaram índices menores. As maiores diferenças encontradas foram para os exames de pelve (26 vezes maior no Brasil) e de coluna torácica (43 vezes maior no Brasil). O mesmo acontece para os valores da DE. CONCLUSÃO: Nos hospitais australianos, os programas de controle e garantia de qualidade (PCGQ) fazem parte da rotina nos serviços de radiologia. Contam com equipamentos digitais de última geração e os serviços possuem uma equipe de física médica atuante. Esse conjunto de iniciativas resulta na produção de imagens radiográficas de alta qualidade, com baixas doses e índices de rejeição próximos a zero. Tais resultados apontam para a necessidade de se estimular a implantação de PCGQ em toda a rede hospitalar brasileira. No entanto, analisando os resultados de DEP nos exames de tórax, concluímos que doses baixas também são possíveis no Brasil se forem empregadas técnicas radiográficas adequadas.

Grades computacionais na recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo

OBJETIVO: Utilizar o poder de processamento da tecnologia de grades computacionais para viabilizar a utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo. MATERIAIS E MÉTODOS: A técnica de recuperação de imagens baseada em conteúdo é composta de duas etapas seqüenciais: análise de textura e algoritmo de medida de similaridade. Estas são aplicadas em imagens de joelho e cabeça, nas quais se avaliaram a eficiência em recuperar imagens do mesmo plano e a seqüência de aquisição em um banco de 2.400 imagens médicas para testar a capacidade de recuperação de imagens baseada em conteúdo. A análise de textura foi utilizada inicialmente para pré-selecionar as 1.000 imagens mais semelhantes a uma imagem de referência escolhida por um clínico. Essas 1.000 imagens foram processadas utilizando-se o algoritmo de medida de similaridade na grade computacional. RESULTADOS: A precisão encontrada na classificação por análise de textura foi de 0,54 para imagens sagitais de joelho e de 0,40 para imagens axiais de cabeça. A análise de textura foi útil como filtragem, pré-selecionando imagens a serem avaliadas pelo algoritmo de medida de similaridade. A recuperação de imagens baseada em conteúdo utilizando o algoritmo de medida de similaridade aplicado nas imagens pré-selecionadas por análise de textura resultou em precisão de 0,95 para as imagens sagitais de joelho e de 0,92 para as imagens axiais de cabeça. O alto custo computacional do algoritmo de medida de similaridade foi amortizado pela grade computacional. CONCLUSÃO: A utilização da abordagem mista das técnicas de análise de textura e algoritmo de medida de similaridade no processo de recuperação de imagens baseada em conteúdo resultou em eficiência acima de 90%. A grade computacional é indispensável para utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo, que de outra forma seria limitado a supercomputadores.

Auxílio à detecção de anormalidade perfusional miocárdica utilizando atlas de SPECT e registro de imagens: resultados preliminares

OBJETIVO: Criar um atlas de cintilografia de perfusão miocárdica e verificar sua aplicabilidade no auxílio computadorizado à detecção de defeitos perfusionais miocárdicos em pacientes portadores de cardiopatia isquêmica. MATERIAIS E MÉTODOS: O atlas foi criado com imagens de cintilografia de perfusão miocárdica, em condições de repouso e estresse, de 20 pacientes de ambos os gêneros com baixa probabilidade de doença arterial coronariana e julgadas normais por dois observadores experientes. Técnicas de registro de imagens e operações matemáticas sobre imagens foram utilizadas para obtenção de modelos de média e desvio-padrão da captação miocárdica percentual de cada gênero e condição fisiológica. RESULTADOS: Imagens de um paciente masculino e um feminino foram alinhadas com os atlas correspondentes, e os voxels apresentando valores de captação percentual dois desvios-padrão abaixo da média da respectiva região do atlas foram destacados nos cortes tomográficos e confirmados como defeitos de perfusão por dois observadores experientes. CONCLUSÃO: Demonstramos a criação de um atlas de cintilografia de perfusão miocárdica e obtivemos resultados promissores na sua utilização para auxílio à detecção de defeitos perfusionais. Entretanto, uma validação prospectiva com um número mais representativo de casos é necessária.

Avaliação de dispositivos de captura de imagens digitais para detecção colorimétrica em microzonas impressas

This report describes a study about the feasibility of using a conventional digital camera, a cell-phone camera, an optical microscope, and a scanner as digital image capture devices on printed microzones. An array containing nine circular zones was drawn using graphics software and printed onto transparency film by a laser printer. Due to its superior analytical performance, the scanner was chosen for the quantitative determination of Fe2+ in pharmaceutical samples. The data achieved using scanned images did not differ statistically from those attained by the reference spectrophotometric method at the confidence level of 0.05.

Imagens de sensoriamento remoto no monitoramento da colheita da cana-de-açúcar

A prática agrícola da queima da palha da cana-de-açúcar tem por finalidade facilitar a colheita manual. No Estado de São Paulo, essa prática está submetida a uma rigorosa legislação ambiental devido ao impacto negativo para o meio ambiente. Está previsto que a queima da cana deve ser gradativamente eliminada até 2017. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a área de cana colhida com e sem queima em todo o Estado de São Paulo. Para tal, foram utilizadas as imagens disponíveis do sensor TM a bordo do satélite Landsat-5. As imagens foram adquiridas de abril a dezembro de 2006, que corresponde ao período de colheita da cana. Essas imagens foram analisadas por meio de técnicas de processamento digital e interpretação visual. A área de cana colhida sem queima foi avaliada em 1.085.730 ha e corresponde a 34,7% do total da área mecanizável colhida. Isso atende à legislação ambiental que, para o ano de 2006, previa que 30% da área de cana fosse colhida sem queima. A sequência temporal de imagens adquiridas entre abril e dezembro permite identificar as áreas de cana colhidas sem queima e, portanto, distingui-las das áreas de cana colhidas com queima.

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.