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

Visualització de models fusionats

L’objectiu principal d’aquest projecte era implementar la visualització 3D de models fusionats i aplicar totes les tècniques possibles per realitzar aquesta fusió. Aquestes tècniques s’integraran en la plataforma de visualització i processament de dades mèdiques STARVIEWER. Per assolir l’ objectiu principal s’ han definit els següents objectius específics:1- estudiar els algoritmes de visualització de models simples i analitzar els diferents paràmetres a tenir en compte. 2- ampliació de la tècnica de visualització bàsica seleccionada per tal de suportar els models fusionats. 3- avaluar i compar tots els mètodes implementats per poder determinar quin ofereix les millors visualitzacions

Towards Detecting Changes in Underwater Image Sequences

Detecting changes between images of the same scene taken at different times is of great interest for monitoring and understanding the environment. It is widely used for on-land application but suffers from different constraints. Unfortunately, Change detection algorithms require highly accurate geometric and photometric registration. This requirement has precluded their use in underwater imagery in the past. In this paper, the change detection techniques available nowadays for on-land application were analyzed and a method to automatically detect the changes in sequences of underwater images is proposed. Target application scenarios are habitat restoration sites, or area monitoring after sudden impacts from hurricanes or ship groundings. The method is based on the creation of a 3D terrain model from one image sequence over an area of interest. This model allows for synthesizing textured views that correspond to the same viewpoints of a second image sequence. The generated views are photometrically matched and corrected against the corresponding frames from the second sequence. Standard change detection techniques are then applied to find areas of difference. Additionally, the paper shows that it is possible to detect false positives, resulting from non-rigid objects, by applying the same change detection method to the first sequence exclusively. The developed method was able to correctly find the changes between two challenging sequences of images from a coral reef taken one year apart and acquired with two different cameras

Large-Area Photo-Mosaics Using Global Alignment and Navigation Data

Seafloor imagery is a rich source of data for the study of biological and geological processes. Among several applications, still images of the ocean floor can be used to build image composites referred to as photo-mosaics. Photo-mosaics provide a wide-area visual representation of the benthos, and enable applications as diverse as geological surveys, mapping and detection of temporal changes in the morphology of biodiversity. We present an approach for creating globally aligned photo-mosaics using 3D position estimates provided by navigation sensors available in deep water surveys. Without image registration, such navigation data does not provide enough accuracy to produce useful composite images. Results from a challenging data set of the Lucky Strike vent field at the Mid Atlantic Ridge are reported

Recovering Euclidean deformable models from stereo-motion

In this paper we present a novel structure from motion (SfM) approach able to infer 3D deformable models from uncalibrated stereo images. Using a stereo setup dramatically improves the 3D model estimation when the observed 3D shape is mostly deforming without undergoing strong rigid motion. Our approach first calibrates the stereo system automatically and then computes a single metric rigid structure for each frame. Afterwards, these 3D shapes are aligned to a reference view using a RANSAC method in order to compute the mean shape of the object and to select the subset of points on the object which have remained rigid throughout the sequence without deforming. The selected rigid points are then used to compute frame-wise shape registration and to extract the motion parameters robustly from frame to frame. Finally, all this information is used in a global optimization stage with bundle adjustment which allows to refine the frame-wise initial solution and also to recover the non-rigid 3D model. We show results on synthetic and real data that prove the performance of the proposed method even when there is no rigid motion in the original sequence

Medical image registration based on random line sampling

One of the key aspects in 3D-image registration is the computation of the joint intensity histogram. We propose a new approach to compute this histogram using uniformly distributed random lines to sample stochastically the overlapping volume between two 3D-images. The intensity values are captured from the lines at evenly spaced positions, taking an initial random offset different for each line. This method provides us with an accurate, robust and fast mutual information-based registration. The interpolation effects are drastically reduced, due to the stochastic nature of the line generation, and the alignment process is also accelerated. The results obtained show a better performance of the introduced method than the classic computation of the joint histogram

Image Segmentation Using Information Bottleneck Method

In image processing, segmentation algorithms constitute one of the main focuses of research. In this paper, new image segmentation algorithms based on a hard version of the information bottleneck method are presented. The objective of this method is to extract a compact representation of a variable, considered the input, with minimal loss of mutual information with respect to another variable, considered the output. First, we introduce a split-and-merge algorithm based on the definition of an information channel between a set of regions (input) of the image and the intensity histogram bins (output). From this channel, the maximization of the mutual information gain is used to optimize the image partitioning. Then, the merging process of the regions obtained in the previous phase is carried out by minimizing the loss of mutual information. From the inversion of the above channel, we also present a new histogram clustering algorithm based on the minimization of the mutual information loss, where now the input variable represents the histogram bins and the output is given by the set of regions obtained from the above split-and-merge algorithm. Finally, we introduce two new clustering algorithms which show how the information bottleneck method can be applied to the registration channel obtained when two multimodal images are correctly aligned. Different experiments on 2-D and 3-D images show the behavior of the proposed algorithms

Point sampling with uniformly distributed lines

In this paper we address the problem of extracting representative point samples from polygonal models. The goal of such a sampling algorithm is to find points that are evenly distributed. We propose star-discrepancy as a measure for sampling quality and propose new sampling methods based on global line distributions. We investigate several line generation algorithms including an efficient hardware-based sampling method. Our method contributes to the area of point-based graphics by extracting points that are more evenly distributed than by sampling with current algorithms

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 el futur, i serveixi per tant de plataforma per provar altres projectes

Pre-procés i segmentació en imatges d’ultrasons 2D i 3D de la pròstata

Aquest projecte s'ha dut a terme amb el Grup de visió per computador del departament d'Arquitectura i Tecnologia de Computadors (ATC) de la Universitat de Girona. Està enfocat a l'anàlisi d'imatges mèdiques, en concret s'analitzaran imatges de pròstata en relació a desenvolupaments que s'estan realitzant en el grup de visió esmentat. Els objectius fixats per aquest projecte són desenvolupar dos mòduls de processamentm d'imatges els quals afrontaran dos blocs important en el tractament d'imatges, aquests dos mòduls seran un pre-processat d'imatges, que constarà de tres filtres i un bloc de segmentació per tal de cercar la pròstata dintre de les imatges a tractar. En el projecte es treballarà amb el llenguatge de programació C++, concretament amb unes llibreries que es denominen ITK (Insight Toolkit ) i són open source enfocades al tractament d'imatges mèdiques. A part d'aquesta eina s'utilitzaran d'altres com les Qt que és una biblioteca d'eines per crear entorns gràfics

Les Imatges digitals en l'ensenyament de la Història de l'art: base de dades d'imatges d'art contemporani

L’objectiu d’aquesta comunicació és presentar el treball que s’ha vingut desenvolupant al llarg dels darrers anys en els estudis d’Història de l’art de la Universitat de Girona, i més concretament entorn de l’àrea de coneixement d’Art contemporani. Aquest treball, emmarcat en diversos programes d’innovació docent, va consistir, en una primera fase, en la digitalització del material visual utilitzat en la docència (les anteriors diapositives); i en la fase que actualment estem desenvolupant, en la creació i posta en marxa d’una Base d’imatges d’art contemporani en línia, que està actualment en fase de proves. Des del punt de vista docent, aquest projecte posa èmfasi en l’aspecte que nosaltres considerem clau en l’àmbit de la nostra tasca docent: el que hem intentat és crear una eina que faciliti la tasca dels nostres estudiants posant a la seva disposició tot el material visual treballat a les classes, de manera que el seu procés d’aprenentatge esdevingui molt més autònom i individualitzat. La valoració que els estudiants han fet de les fases del projecte executades fins ara ha estat molt positiva, i per això creiem que aquest projecte continua essent vàlid per al seu desenvolupament futur. Així mateix, aquesta eina s’està mostrant també molt útil pel que fa a temes de recerca, tant per als docents com per els estudiants, i voldríem aprofundir també en aquesta direcció. En la propera fase el que pretenem és afavorir molt més la implicació de l’estudiant, ja que posant al seu abast més recursos, esperem que els utilitzi també de forma més autònoma i creativa, i que això tingui una repercussió positiva en el seu procés d’aprenentatge. Així mateix, i partint del fet que tot aquest material serà disponible on-line, pretenem explorar les possibilitats de connectar el nostre recurs amb altres de similars que puguin altres universitats, amb l’objectiu d’optimitzar-ne l’ús i les potencialitats

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

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

Aprendre anglès a Nicaragua amb imatges: consolidant nous llenguatges i xarxes interculturals

El present estudi parteix d’una premissa complicada: el context en el qual es produeix l’estudi de cas. Com ensenyar una llengua estrangera en àrees rurals de l’Amèrica Central quan les aules escolars d’aquest entorn a penes disposen de pissarres i pupitres, i molt menys de llibres de text, gravadores o ordinadors? És més, els mestres que es veuen obligats a impartir la matèria de llengua anglesa sovint tenen un coneixement de la mateixa de nivell elemental (això si hi ha sort), i molt poca metodologia pràctica de l’ensenyament. Sense coneixements, sense materials didàctics disponibles ni adequats, com podem aconseguir que l’alumnat arribi a adquirir competències bàsiques en la matèria? Com podem afavorir l’adquisició d’una competència comunicativa mínima? Com podem introduir l’ús dels nous llenguatges digitals en unes aules que encara no disposen de la tecnologia adequada?

Les imatges de la immigració a Mallorca : interpretacions de la multiculturalitat i la ciutadania. 'Las imágenes de la inmigración en Mallorca : interpretaciones de la multiculturalidad y la ciudadanía'.

Resumen tomado de la publicación