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).

Reconstrução e reconhecimento de imagens binárias utilizando o algoritmo Máquina de Boltzmann

The objective of this work is to use algorithms known as Boltzmann Machine to rebuild and classify patterns as images. This algorithm has a similar structure to that of an Artificial Neural Network but network nodes have stochastic and probabilistic decisions. This work presents the theoretical framework of the main Artificial Neural Networks, General Boltzmann Machine algorithm and a variation of this algorithm known as Restricted Boltzmann Machine. Computer simulations are performed comparing algorithms Artificial Neural Network Backpropagation with these algorithms Boltzmann General Machine and Machine Restricted Boltzmann. Through computer simulations are analyzed executions times of the different described algorithms and bit hit percentage of trained patterns that are later reconstructed. Finally, they used binary images with and without noise in training Restricted Boltzmann Machine algorithm, these images are reconstructed and classified according to the bit hit percentage in the reconstruction of the images. The Boltzmann machine algorithms were able to classify patterns trained and showed excellent results in the reconstruction of the standards code faster runtime and thus can be used in applications such as image recognition.

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

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Restauração de imagens utilizando projeções em conjuntos convexos e algoritmos evolucionistas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Estimação de imagens acústicas com arranjos de microfones.

Nas últimas décadas, a poluição sonora tornou-se um grande problema para a sociedade. É por esta razão que a indústria tem aumentado seus esforços para reduzir a emissão de ruído. Para fazer isso, é importante localizar quais partes das fontes sonoras são as que emitem maior energia acústica. Conhecer os pontos de emissão é necessário para ter o controle das mesmas e assim poder reduzir o impacto acústico-ambiental. Técnicas como \"beamforming\" e \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) permitem a obtenção de imagens acústicas. Essas imagens são obtidas usando um arranjo de microfones localizado a uma distância relativa de uma fonte emissora de ruído. Uma vez adquiridos os dados experimentais pode-se obter a localização e magnitude dos principais pontos de emissão de ruído. Do mesmo modo, ajudam a localizar fontes aeroacústicas e vibro acústicas porque são ferramentas de propósito geral. Usualmente, estes tipos de fontes trabalham em diferentes faixas de frequência de emissão. Recentemente, foi desenvolvida a transformada de Kronecker para arranjos de microfones, a qual fornece uma redução significativa do custo computacional quando aplicada a diversos métodos de reconstrução de imagens, desde que os microfones estejam distribuídos em um arranjo separável. Este trabalho de mestrado propõe realizar medições com sinais reais, usando diversos algoritmos desenvolvidos anteriormente em uma tese de doutorado, quanto à qualidade do resultado obtido e à complexidade computacional, e o desenvolvimento de alternativas para tratamento de dados quando alguns microfones do arranjo apresentarem defeito. Para reduzir o impacto de falhas em microfones e manter a condição de que o arranjo seja separável, foi desenvolvida uma alternativa para utilizar os algoritmos rápidos, eliminando-se apenas os microfones com defeito, de maneira que os resultados finais serão obtidos levando-se em conta todos os microfones do arranjo.

Análise da dinâmica e quantificação metabólica de imagens de medicina nuclear na modalidade PET/CT.

A presença da Medicina Nuclear como modalidade de obtenção de imagens médicas é um dos principais procedimentos utilizados hoje nos centros de saúde, tendo como grande vantagem a capacidade de analisar o comportamento metabólico do paciente, traduzindo-se em diagnósticos precoces. Entretanto, sabe-se que a quantificação em Medicina Nuclear é dificultada por diversos fatores, entre os quais estão a correção de atenuação, espalhamento, algoritmos de reconstrução e modelos assumidos. Neste contexto, o principal objetivo deste projeto foi melhorar a acurácia e a precisão na análise de imagens de PET/CT via processos realísticos e bem controlados. Para esse fim, foi proposta a elaboração de uma estrutura modular, a qual está composta por um conjunto de passos consecutivamente interligados começando com a simulação de phantoms antropomórficos 3D para posteriormente gerar as projeções realísticas PET/CT usando a plataforma GATE (com simulação de Monte Carlo), em seguida é aplicada uma etapa de reconstrução de imagens 3D, na sequência as imagens são filtradas (por meio do filtro de Anscombe/Wiener para a redução de ruído Poisson caraterístico deste tipo de imagens) e, segmentadas (baseados na teoria Fuzzy Connectedness). Uma vez definida a região de interesse (ROI) foram produzidas as Curvas de Atividade de Entrada e Resultante requeridas no processo de análise da dinâmica de compartimentos com o qual foi obtida a quantificação do metabolismo do órgão ou estrutura de estudo. Finalmente, de uma maneira semelhante imagens PET/CT reais fornecidas pelo Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP) foram analisadas. Portanto, concluiu-se que a etapa de filtragem tridimensional usando o filtro Anscombe/Wiener foi relevante e de alto impacto no processo de quantificação metabólica e em outras etapas importantes do projeto em geral.

Avaliação da densidade óssea mandibular por meio de tomografias computadorizadas: Multislice e de feixe cônico

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Simplificação de malhas visando representações em multirresolução

The representation of real objects in virtual environments has applications in many areas, such as cartography, mixed reality and reverse engineering. The generation of these objects can be performed through two ways: manually, with CAD (Computer Aided Design) tools, or automatically, by means of surface reconstruction techniques. The simpler the 3D model, the easier it is to process and store it. However, this methods can generate very detailed virtual elements, that can result in some problems when processing the resulting mesh, because it has a lot of edges and polygons that have to be checked at visualization. Considering this context, it can be applied simplification algorithms to eliminate polygons from resulting mesh, without change its topology, generating a lighter mesh with less irrelevant details. The project aimed the study, implementation and comparative tests of simplification algorithms applied to meshes generated through a reconstruction pipeline based on point clouds. This work proposes the realization of the simplification step, like a complement to the pipeline developed by (ONO et al., 2012), that developed reconstruction through cloud points obtained by Microsoft Kinect, and then using Poisson algorithm

O aprimoramento de um software de estúdio virtual por meio de técnicas de matting digital e registro de objetos virtuais

A virtual studio system can use technologies as augmented reality and digital matting to decrease production costs at the same time it provides the same resources of a conventional studio. With this, it’s possible for the current studios, with low cost and using conventional devices, to create productions with greater image quality and effects. Some difficulties are recurrent in virtual studio applications that use augmented reality and digital matting. The virtual objects registration in augmented reality techniques suffer from problems caused by optical distortions in the camera, errors in the marker tracking system, lack of calibration on the equipments or on the environment (lighting, for example), or even by delays in the virtual objects display. On the other hand, the digital matting’s main problem is the real-time execution to preview the scene, which must have optimized processing speed at the same time while maintain the best image quality possible. Taking the given context into consideration, this work aims to give continuity to a virtual studio system called ARStudio, by enhancing digital matting, virtual objects registration and introducing a segmentation based on depth map, yet adding better control over functionalities previously implemented

Segmentação de imagens e reconstrução de modelos aplicada a estruturas ósseas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação de reabsorções radiculares externas por meio de reconstrução digital de imagens e subtração radiográfica digital

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Reconstrução de contornos e cumeeiras de telhados de edifícios a partir de imagens aéreas de alta-resolução e poliedros representativos de edifícios extraídos de dados LASER

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

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.

Caracterização de imagens de microtomografia de raios X baseada em descritores de textura

A microtomografia computadorizada (computed microtomography - μCT) permite uma análise não destrutiva de amostras, além de possibilitar sua reutilização. A μCT permite também a reconstrução de objetos tridimensionais a partir de suas seções transversais que são obtidas interceptando a amostra através de planos paralelos. Equipamentos de μCT oferecem ao usuário diversas opções de configurações que alteram a qualidade das imagens obtidas afetando, dessa forma, o resultado esperado. Nesta tese foi realizada a caracterização e análise de imagens de μCT geradas pelo microtomógrafo SkyScan1174 Compact Micro-CT. A base desta caracterização é o processamento de imagens. Foram aplicadas técnicas de realce (brilho, saturação, equalização do histograma e filtro de mediana) nas imagens originais gerando novas imagens e em seguida a quantificação de ambos os conjuntos, utilizando descritores de textura (probabilidade máxima, momento de diferença, momento inverso de diferença, entropia e uniformidade). Os resultados mostram que, comparadas às originais, as imagens que passaram por técnicas de realce apresentaram melhoras quando gerados seus modelos tridimensionais.

Mapeamento de difusão no reconhecimento e reconstrução de sinais

Em muitas representações de objetos ou sistemas físicos se faz necessário a utilização de técnicas de redução de dimensionalidade que possibilitam a análise dos dados em baixas dimensões, capturando os parâmetros essenciais associados ao problema. No contexto de aprendizagem de máquina esta redução se destina primordialmente à clusterização, reconhecimento e reconstrução de sinais. Esta tese faz uma análise meticulosa destes tópicos e suas conexões que se encontram em verdadeira ebulição na literatura, sendo o mapeamento de difusão o foco principal deste trabalho. Tal método é construído a partir de um grafo onde os vértices são os sinais (dados do problema) e o peso das arestas é estabelecido a partir do núcleo gaussiano da equação do calor. Além disso, um processo de Markov é estabelecido o que permite a visualização do problema em diferentes escalas conforme variação de um determinado parâmetro t: Um outro parâmetro de escala, Є, para o núcleo gaussiano é avaliado com cuidado relacionando-o com a dinâmica de Markov de forma a poder aprender a variedade que eventualmente seja o suporte do dados. Nesta tese é proposto o reconhecimento de imagens digitais envolvendo transformações de rotação e variação de iluminação. Também o problema da reconstrução de sinais é atacado com a proposta de pré-imagem utilizando-se da otimização de uma função custo com um parâmetro regularizador, γ, que leva em conta também o conjunto de dados iniciais.