Optimització de la tècnica del miralls màgics a partir de mesures de teoria de la informació

La visualització científica estudia i defineix algorismes i estructures de dades que permeten fer comprensibles conjunts de dades a través d’imatges. En el cas de les aplicacions mèdiques les dades que cal interpretar provenen de diferents dispositius de captació i es representen en un model de vòxels. La utilitat d’aquest model de vòxels depèn de poder-lo veure des del punt de vista ideal, és a dir el que aporti més informació. D’altra banda, existeix la tècnica dels Miralls Màgics que permet veure el model de vòxels des de diferents punts de vista alhora i mostrant diferents valors de propietat a cada mirall. En aquest projecte implementarem un algorisme que permetrà determinar el punt de vista ideal per visualitzar un model de vòxels així com també els punts de vista ideals per als miralls per tal d’aconseguir el màxim d’informació possible del model de vòxels. Aquest algorisme es basa en la teoria de la informació per saber quina és la millor visualització. L’algorisme també permetrà determinar l’assignació de colors òptima per al model de vòxels

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

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

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

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

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

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 pacient està en moviment continu. Aquest moviment queda representat en les imatges generades pels aparells de captació en forma de soroll. Aquest soroll no només dificulta la detecció de les patologies per part dels cardiòlegs i els especialistes sinó que també en moltes ocasions limita l’aplicació de certes tècniques i mètodes. Així per exemple, l’aplicació de mètodes de visualització 3D (mètodes que permeten generar una representació 3D d’un òrgan) que poden aplicar-se fàcilment en visualització de dades del cervell no són aplicables sobre dades de cor. El Grup d’Informàtica Gràfica de la Universitat de Girona, juntament amb l’Institut de Diagnòstic per la Imatge (IDI) de l'hospital Dr. Josep Trueta, està col·laborant en el desenvolupament de noves eines informàtiques que donin suport al diagnòstic. Una de les prioritats actuals de l'IDI és el tractament de malalties cardíaques. Es disposa d’una plataforma anomenada Starviewer que integra les operacions bàsiques de manipulació i visualització de dades mèdiques. L’objectiu d’aquest projecte és el de desenvolupar i integrar en la plataforma Starviewer els mòduls necessaris per poder tractar, manipular i visualitzar dades cardíaques provinents de ressònancies magnètiques

Optimització de la tècnica del miralls màgics a partir de mesures de teoria de la informació

La visualització científica estudia i defineix algorismes i estructures de dades que permeten fer comprensibles conjunts de dades a través d’imatges. En el cas de les aplicacions mèdiques les dades que cal interpretar provenen de diferents dispositius de captació i es representen en un model de vòxels. La utilitat d’aquest model de vòxels depèn de poder-lo veure des del punt de vista ideal, és a dir el que aporti més informació. D’altra banda, existeix la tècnica dels Miralls Màgics que permet veure el model de vòxels des de diferents punts de vista alhora i mostrant diferents valors de propietat a cada mirall. En aquest projecte implementarem un algorisme que permetrà determinar el punt de vista ideal per visualitzar un model de vòxels així com també els punts de vista ideals per als miralls per tal d’aconseguir el màxim d’informació possible del model de vòxels. Aquest algorisme es basa en la teoria de la informació per saber quina és la millor visualització. L’algorisme també permetrà determinar l’assignació de colors òptima per al model de vòxels

Desenvolupament d'interfícies HW per a FPGA des de Matlab

Aquest projecte consisteix en el desenvolupament d’estructures hardware digitals, sintetitzables sobre FPGA i realitzades des d’un entorn gràfic de disseny a nivell de sistema (alt nivell). S'ha escollit el Simulink (entorn gràfic que treballa sobre el software matemàtic Matlab de Mathworks) com a entorn de disseny, i que gràcies a la interfície proporcionada per Altera (DSPBuilder) és capaç de generar codi VHDL sintetitzable. Concretament ens centrarem en la gestió d’un sistema capturador d'imatges de comptadors del cabal d'aigua, en el qual volem fer la caracterització del comptador. Aquest capturador consta bàsicament d'un sensor d'imatge i una FPGA. En aquesta caracterització el que es pretén es ajustar els diferents paràmetres del sistema per fer que la lectura sigui òptima per a cada model de comptador que existeixen al mercat, com ara l'exposició del sensor, el guany d'un color, la realització d'un filtrat de la imatge, etc.

Desarrollo de un sistema de visualización y análisis del swing

El proyecto tiene como objetivo el diseño y desarrollo de un nuevo sistema de aprendizaje del swing de golf.

Procesamiento de imágenes biológicas

Este proyecto se ha desarrollado a petición del CSIC. El proyecto consiste en crear una aplicación que automatice la localización y obtención de la intensidad de unos puntos luminosos en las células que aparecen en el vídeo. También se desea identificar en qué estadio celular se encuentran las células y si los puntos hallados están en la zona del septim ring. Para ello, se ha hecho un estudio y probado dos métodos para la localización de los puntos y se ha realizado un filtro mediante Adaboost para la localización de las células. También se ha realizado una interfaz gráfica para el usuario final.

Reconocimiento de objetos multi-clase basado en descriptores de forma

Este trabajo presenta un sistema para detectar y clasificar objetos binarios según la forma de éstos. En el primer paso del procedimiento, se aplica un filtrado para extraer el contorno del objeto. Con la información de los puntos de forma se obtiene un descriptor BSM con características altamente descriptivas, universales e invariantes. En la segunda fase del sistema se aprende y se clasifica la información del descriptor mediante Adaboost y Códigos Correctores de Errores. Se han usado bases de datos públicas, tanto en escala de grises como en color, para validar la implementación del sistema diseñado. Además, el sistema emplea una interfaz interactiva en la que diferentes métodos de procesamiento de imágenes pueden ser aplicados.

Motion analysis in terms of wireless video capsule endoscopy

El treball presentat suposa una visió general de l'"Endoscopia amb Càpsula de Vídeo Wireless" i la inspecció de sequències de contraccions intestinals amb les últimes tecnologies de visió per computador. Després de la observació preliminar dels fonaments mèdics requerits, la aplicació de visió per computador es presenta en aquestos termes. En essència, aquest treball proveïx una exhaustiva selecció, descripció i avaluació de cert conjunt de mètodes de processament d'imatges respecte a l'anàlisi de moviment, en el entorn de seqüències d'imatges preses amb una càpsula endoscòpica. Finalment, es presenta una aplicació de software per configurar i emprar de forma ràpida i fàcil un entorn experimental.