Paralelização do algoritmo FDK para reconstrução 3D de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e CUDA-C

A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos).

Análise da reconstrução 3D a partir de um par estereoscópico HR-CCD/CBERS-2 usando dois modelos matemáticos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema moving cameras para reconstrução 3D de movimentos submersos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelo para reconstrução 3D de cenas baseado em imagens

3D Reconstruction is the process used to obtain a detailed graphical model in three dimensions that represents some real objectified scene. This process uses sequences of images taken from the scene, so it can automatically extract the information about the depth of feature points. These points are then highlighted using some computational technique on the images that compose the used dataset. Using SURF feature points this work propose a model for obtaining depth information of feature points detected by the system. At the ending, the proposed system extract three important information from the images dataset: the 3D position for feature points; relative rotation and translation matrices between images; the realtion between the baseline for adjacent images and the 3D point accuracy error found.

Um sistema para extração automática de keyframes a partir de fluxos de vídeo direcionado à reconstrução tridimensional de cenários virtuais

Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC

Segmentação de imagens e reconstrução de modelos aplicada a estruturas ósseas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação volumétrica e funcional do músculo glúteo máximo submetido a gluteoplastia de aumento com implantes de silicone

A operação para aumento de glúteos com implantes teve início no fim da década de 1960, entretanto a técnica intramuscular, considerada padrão atualmente, foi descrita cerca de 30 anos depois. Cirurgiões e pacientes apresentam crescente interesse na realização do aumento de glúteos haja vista que sua frequência apresenta aumento nos últimos anos. A utilização de implantes intramusculares que superam o volume do músculo em mais de cinquenta por cento configura uma situação nova que deve ser estudada. O tecido muscular estriado esquelético apresenta grande suscetibilidade para atrofia secundariamente à compressão, e sendo o glúteo máximo um músculo importante na manutenção da postura ereta, deambulação, corrida e salto, é necessário pesquisar possíveis alterações musculares decorrentes da operação. O objetivo deste estudo é avaliar o volume e força do músculo glúteo máximo ao longo de 12 meses após a introdução de implantes intramusculares, o posicionamento destes implantes no interior da musculatura e mudanças antropométricas obtidas com a operação. Foram selecionadas 48 mulheres, 24 candidatas a gluteoplastia de aumento com implantes compuseram o grupo de estudo e 24 candidatas a mamoplastia de aumento compuseram o grupo controle de acordo com os critérios de inclusão e exclusão. As pacientes foram avaliadas em quatro momentos diferentes: pré-operatório e após três, seis e 12 meses da operação. Em todas as etapas foi realizada avaliação clínica nutricional, tomografia computadorizada com reconstrução 3D e teste isocinético. Todas as pacientes permaneceram afastadas de atividades físicas durante três meses após a operação. Foram utilizados implantes glúteos em gel coesivo de base oval e superfície lisa com volumes de 350 cm3 e 400 cm3. O nível de significância estatística foi mantido em 5%. As pacientes candidatas a gluteoplastia apresentaram valores da relação entre as medidas da cintura e do quadril maiores que aquelas do grupo controle. A operação de aumento glúteo com implantes demonstrou eficácia na melhora desta relação. Os implantes apresentaram posição obliqua com inclinação semelhante à das fibras musculares após três meses da operação, independente da posição em que foram inseridos. As pacientes do grupo de estudo apresentaram atrofia muscular após 12 meses em 6,14% à esquerda e 6,43% à direita, as pacientes do grupo controle não apresentaram atrofia. A força muscular apresentou redução do valor de torque máximo durante a flexão do quadril a 30 /s em ambos os grupos e aumento do torque máximo durante a adução a 60 /s apenas no grupo de estudo. Concluímos que a introdução de implante de silicone no interior do músculo glúteo máximo causa atrofia muscular após 12 meses. As variações na força deste músculo nesse período não podem ser atribuídas primariamente à operação ou à presença dos implantes em seu interior. Os implantes permaneceram em posição obliqua. O aumento de glúteos com implantes gera mudanças antropométricas nas mulheres submetidas a esta operação.

Odometria visual baseada em técnicas de structure from motion

Visual Odometry is the process that estimates camera position and orientation based solely on images and in features (projections of visual landmarks present in the scene) extraced from them. With the increasing advance of Computer Vision algorithms and computer processing power, the subarea known as Structure from Motion (SFM) started to supply mathematical tools composing localization systems for robotics and Augmented Reality applications, in contrast with its initial purpose of being used in inherently offline solutions aiming 3D reconstruction and image based modelling. In that way, this work proposes a pipeline to obtain relative position featuring a previously calibrated camera as positional sensor and based entirely on models and algorithms from SFM. Techniques usually applied in camera localization systems such as Kalman filters and particle filters are not used, making unnecessary additional information like probabilistic models for camera state transition. Experiments assessing both 3D reconstruction quality and camera position estimated by the system were performed, in which image sequences captured in reallistic scenarios were processed and compared to localization data gathered from a mobile robotic platform

O chute com o membro dominante e não dominante realizado com a bola parada e em deslocamento no futsal

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Construção tridimensional de atlas dos núcleos anteriores do tálamo a partir de cortes de um bloco de encéfalo

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016

Registro global de nuvens de pontos RGB-D em tempo real usando fluxo óptico e marcadores

Registration of point clouds captured by depth sensors is an important task in 3D reconstruction applications based on computer vision. In many applications with strict performance requirements, the registration should be executed not only with precision, but also in the same frequency as data is acquired by the sensor. This thesis proposes theuse of the pyramidal sparse optical flow algorithm to incrementally register point clouds captured by RGB-D sensors (e.g. Microsoft Kinect) in real time. The accumulated errorinherent to the process is posteriorly minimized by utilizing a marker and pose graph optimization. Experimental results gathered by processing several RGB-D datasets validatethe system proposed by this thesis in visual odometry and simultaneous localization and mapping (SLAM) applications.

Reconstrução de Superfícies usando um Scanner 3D de Luz Estruturada

Ao longo dos últimos anos, os scanners 3D têm tido uma utilização crescente nas mais variadas áreas. Desde a Medicina à Arqueologia, passando pelos vários tipos de indústria, ´e possível identificar aplicações destes sistemas. Essa crescente utilização deve-se, entre vários factores, ao aumento dos recursos computacionais, à simplicidade e `a diversidade das técnicas existentes, e `as vantagens dos scanners 3D comparativamente com outros sistemas. Estas vantagens são evidentes em áreas como a Medicina Forense, onde a fotografia, tradicionalmente utilizada para documentar objectos e provas, reduz a informação adquirida a duas dimensões. Apesar das vantagens associadas aos scanners 3D, um factor negativo é o preço elevado. No âmbito deste trabalho pretendeu-se desenvolver um scanner 3D de luz estruturada económico e eficaz, e um conjunto de algoritmos para o controlo do scanner, para a reconstrução de superfícies de estruturas analisadas, e para a validação dos resultados obtidos. O scanner 3D implementado ´e constituído por uma câmara e por um projector de vídeo ”off-the-shelf”, e por uma plataforma rotativa desenvolvida neste trabalho. A função da plataforma rotativa consiste em automatizar o scanner de modo a diminuir a interação dos utilizadores. Os algoritmos foram desenvolvidos recorrendo a pacotes de software open-source e a ferramentas gratuitas. O scanner 3D foi utilizado para adquirir informação 3D de um crânio, e o algoritmo para reconstrução de superfícies permitiu obter superfícies virtuais do crânio. Através do algoritmo de validação, as superfícies obtidas foram comparadas com uma superfície do mesmo crânio, obtida por tomografia computorizada (TC). O algoritmo de validação forneceu um mapa de distâncias entre regiões correspondentes nas duas superfícies, que permitiu quantificar a qualidade das superfícies obtidas. Com base no trabalho desenvolvido e nos resultados obtidos, é possível afirmar que foi criada uma base funcional para o varrimento de superfícies 3D de estruturas, apta para desenvolvimento futuro, mostrando que é possível obter alternativas aos métodos comerciais usando poucos recursos financeiros.

Caracterização e modelação de fissuras em edifícios utilizando 3D laser scanning, com vista à sua reabilitação

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

Uma Aplicação de Redes Neurais Auto-Organizaveis à Reconstrução Tridimensional de Superfícies

We propose a multi-resolution approach for surface reconstruction from clouds of unorganized points representing an object surface in 3D space. The proposed method uses a set of mesh operators and simple rules for selective mesh refinement, with a strategy based on Kohonen s self-organizing map. Basically, a self-adaptive scheme is used for iteratively moving vertices of an initial simple mesh in the direction of the set of points, ideally the object boundary. Successive refinement and motion of vertices are applied leading to a more detailed surface, in a multi-resolution, iterative scheme. Reconstruction was experimented with several point sets, induding different shapes and sizes. Results show generated meshes very dose to object final shapes. We include measures of performance and discuss robustness.

Uso de vídeo-estereocâmara para reconstrução de superfícies à curta distância

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT