Paralelización mediante OpenMP de segmentación de imágenes para el análisis de materiales bidimensionales

A lo largo de este Proyecto de Fin de Carrera se ha implementado una versión paralela mediante OpenMP de una aproximación al algoritmo de seg- mentación de imágenes level set. El fin de esta segmentación es la extracción de ciertas características de las imágenes necesarias para el cliente con el que se trabaja a lo largo de este proyecto. Además, se ha realizado un estudio previo de los tipos de técnicas de segmentación existentes y se han realizado pruebas experimentales con la paralelización realizada, con el fin de analizar la mejora realizada frente al algoritmo en serie.

Sistema basado en conocimiento para segmentación de imágenes. Desarrollos y aplicaciones

Doctorado en Informática. Programa de Percepción Artificial y Aplicaciones

Estudio y desarrollo de un preproceso basado en la difusión no lineal para la segmentación en imágenes

En esta Tesis Doctoral se aborda la utilización de filtros de difusión no lineal para obtener imágenes constantes a trozos como paso previo al proceso de segmentación. En una primera parte se propone un formulación intrínseca para la ecuación de difusión no lineal que proporcione las condiciones de diseño necesarias sobre los filtros de difusión. A partir del marco teórico propuesto, se proporciona una nueva familia de difusividades; éstas son obtenidas a partir de técnicas de difusión no lineal relacionadas con los procesos de difusión regresivos. El objetivo es descomponer la imagen en regiones cerradas que sean homogéneas en sus niveles de grises sin contornos difusos. Asimismo, se prueba que la función de difusividad propuesta satisface las condiciones de un correcto planteamiento semi-discreto. Esto muestra que mediante el esquema semi-implícito habitualmente utilizado, realmente se hace un proceso de difusión no lineal directa, en lugar de difusión inversa, conectando con proceso de preservación de bordes. Bajo estas condiciones establecidas, se plantea un criterio de parada para el proceso de difusión, para obtener imágenes constantes a trozos con un bajo coste computacional. Una vez aplicado todo el proceso al caso unidimensional, se extienden los resultados teóricos, al caso de imágenes en 2D y 3D. Para el caso en 3D, se detalla el esquema numérico para el problema evolutivo no lineal, con condiciones de contorno Neumann homogéneas. Finalmente, se prueba el filtro propuesto para imágenes reales en 2D y 3D y se ilustran los resultados de la difusividad propuesta como método para obtener imágenes constantes a trozos. En el caso de imágenes 3D, se aborda la problemática del proceso previo a la segmentación del hígado, mediante imágenes reales provenientes de Tomografías Axiales Computarizadas (TAC). En ese caso, se obtienen resultados sobre la estimación de los parámetros de la función de difusividad propuesta. This Ph.D. Thesis deals with the case of using nonlinear diffusion filters to obtain piecewise constant images as a previous process for segmentation techniques. I have first shown an intrinsic formulation for the nonlinear diffusion equation to provide some design conditions on the diffusion filters. According to this theoretical framework, I have proposed a new family of diffusivities; they are obtained from nonlinear diffusion techniques and are related with backward diffusion. Their goal is to split the image in closed contours with a homogenized grey intensity inside and with no blurred edges. It has also proved that the proposed filters satisfy the well-posedness semi-discrete and full discrete scale-space requirements. This shows that by using semi-implicit schemes, a forward nonlinear diffusion equation is solved, instead of a backward nonlinear diffusion equation, connecting with an edgepreserving process. Under the conditions established for the diffusivity and using a stopping criterion I for the diffusion time, I have obtained piecewise constant images with a low computational effort. The whole process in the one-dimensional case is extended to the case where 2D and 3D theoretical results are applied to real images. For 3D, develops in detail the numerical scheme for nonlinear evolutionary problem with homogeneous Neumann boundary conditions. Finally, I have tested the proposed filter with real images for 2D and 3D and I have illustrated the effects of the proposed diffusivity function as a method to get piecewise constant images. For 3D I have developed a preprocess for liver segmentation with real images from CT (Computerized Tomography). In this case, I have obtained results on the estimation of the parameters of the given diffusivity function.

Optimización de una energía mediante cortes de grafos. Segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes puede plantearse como un problema de minimización de una energía discreta. Nos enfrentamos así a una doble cuestión: definir una energía cuyo mínimo proporcione la segmentación buscada y, una vez definida la energía, encontrar un mínimo absoluto de la misma. La primera parte de esta tesis aborda el segundo problema, y la segunda parte, en un contexto más aplicado, el primero. Las técnicas de minimización basadas en cortes de grafos permiten obtener el mínimo de una energía discreta en tiempo polinomial mediante algoritmos de tipo min-cut/max-flow. Sin embargo, estas técnicas solo pueden aplicarse a energías que son representabas por grafos. Un importante reto es estudiar qué energías son representabas así como encontrar un grafo que las represente, lo que equivale a encontrar una función gadget con variables adicionales. En la primera parte de este trabajo se estudian propiedades de las funciones gadgets que permiten acotar superiormente el número de variables adicionales. Además se caracterizan las energías con cuatro variables que son representabas, definiendo gadgets con dos variables adicionales. En la segunda parte, más práctica, se aborda el problema de segmentación de imágenes médicas, base en muchas ocasiones para la diagnosis y el seguimiento de terapias. La segmentación multi-atlas es una potente técnica de segmentación automática de imágenes médicas, con tres aspectos importantes a destacar: el tipo de registro entre los atlas y la imagen objetivo, la selección de atlas y el método de fusión de etiquetas. Este último punto puede formularse como un problema de minimización de una energía. A este respecto introducimos dos nuevas energías representables. La primera, de orden dos, se utiliza en la segmentación en hígado y fondo de imágenes abdominales obtenidas mediante tomografía axial computarizada. La segunda, de orden superior, se utiliza en la segmentación en hipocampos y fondo de imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética. ABSTRACT The image segmentation can be described as the problem of minimizing a discrete energy. We face two problems: first, to define an energy whose minimum provides the desired segmentation and, second, once the energy is defined we must find its global minimum. The first part of this thesis addresses the second problem, and the second part, in a more applied context, the first problem. Minimization techniques based on graph cuts find the minimum of a discrete energy in polynomial time via min-cut/max-flow algorithms. Nevertheless, these techniques can only be applied to graph-representable energies. An important challenge is to study which energies are graph-representable and to construct graphs which represent these energies. This is the same as finding a gadget function with additional variables. In the first part there are studied the properties of gadget functions which allow the number of additional variables to be bounded from above. Moreover, the graph-representable energies with four variables are characterised and gadgets with two additional variables are defined for these. The second part addresses the application of these ideas to medical image segmentation. This is often the first step in computer-assisted diagnosis and monitoring therapy. Multiatlas segmentation is a powerful automatic segmentation technique for medical images, with three important aspects that are highlighted here: the registration between the atlas and the target image, the atlas selection, and the label fusion method. We formulate the label fusion method as a minimization problem and we introduce two new graph-representable energies. The first is a second order energy and it is used for the segmentation of the liver in computed tomography (CT) images. The second energy is a higher order energy and it is used for the segmentation of the hippocampus in magnetic resonance images (MRI).

Desarrollo de métodos de procesado de imágenes laríngeas en color para la detección del espacio glotal y de las cuerdas vocales

La medicina ha evolucionado de forma que las imágenes digitales tienen un papel de gran relevancia para llevar a cabo el diagnóstico de enfermedades. Son muchos y de diversa naturaleza los problemas que pueden presentar el aparato fonador. Un paso previo para la caracterización de imágenes digitales de la laringe es la segmentación de las cuerdas vocales. Hasta el momento se han desarrollado algoritmos que permiten la segmentación de la glotis. El presente proyecto pretende avanzar un paso más en el estudio, procurando asimismo la segmentación de las cuerdas vocales. Para ello, es necesario aprovechar la información de color que ofrecen las imágenes, pues es lo que va a determinar la diferencia entre una región y otra de la imagen. En este proyecto se ha desarrollado un novedoso método de segmentación de imágenes en color estroboscópicas de la laringe basado en el crecimiento de regiones a partir de píxeles-semilla. Debido a los problemas que presentan las imágenes obtenidas por la técnica de la estroboscopia, para conseguir óptimos resultados de la segmentación es necesario someter a las imágenes a un preprocesado, que consiste en la eliminación de altos brillos y aplicación de un filtro de difusión anisotrópica. Tras el preprocesado, comienza el crecimiento de la región a partir de unas semillas que se obtienen previamente. La condición de inclusión de un píxel en la región se basa en un parámetro de tolerancia que se determina de forma adaptativa. Este parámetro comienza teniendo un valor muy bajo y va aumentando de forma recursiva hasta alcanzar una condición de parada. Esta condición se basa en el análisis de la distribución estadística de los píxeles dentro de la región que va creciendo. La última fase del proyecto consiste en la realización de las pruebas necesarias para verificar el funcionamiento del sistema diseñado, obteniéndose buenos resultados en la segmentación de la glotis y resultados esperanzadores para seguir mejorando el sistema para la segmentación de las cuerdas vocales. ABSTRACT Medicine has evolved so that digital images have a very important role to perform disease diagnosis. There are wide variety of problems that can present the vocal apparatus. A preliminary step for characterization of digital images of the larynx is the segmentation of the vocal folds. To date, some algorithms that allow the segmentation of the glottis have been developed. This project aims to go one step further in the study, also seeking the segmentation of the vocal folds. To do this, we must use the color information offered by images, since this is what will determine the difference between different regions in a picture. In this project a novel method of larynx color images segmentation based on region growing from a pixel seed is developed. Due to the problems of the images obtained by the technique of stroboscopy, to achieve optimal results of the segmentation is necessary a preprocessing of the images, which involves the removal of high brightness and applying an anisotropic diffusion filter. After this preprocessing, the growth of the region from previously obtained seeds starts. The condition for inclusion of a pixel in the region is based on a tolerance parameter, which is adaptively determined. It initially has a low value and this is recursively increased until a stop condition is reached. This condition is based on the analysis of the statistical distribution of the pixels within the grown region. The last phase of the project involves the necessary tests to verify the proper working of the designed system, obtaining very good results in the segmentation of the glottis and encouraging results to keep improving the system for the segmentation of the vocal folds.

Desarrollo de una herramienta para el análisis de imágenes cerebrales multimodales

En la actualidad, el desarrollo de las tecnologías de adquisición y análisis de imagen médica permiten la implementación de aplicaciones con fines clínicos y de investigación que resulten en un mejor conocimiento de la fisiopatología humana y, en la práctica, un mejor tratamiento a los pacientes. Utilizando imágenes de resonancia magnética nuclear y de tomografía por emisión de fotón único (SPECT), se han desarrollado los algoritmos de registro necesarios para ser integrados en dos procedimientos de uso clínico. En el primero de estos procedimientos, el objetivo es la localización del foco epileptogénico en casos de epilepsia fármacorresistente mediante el protocolo denominado SISCOM. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro rígido para el corregistro de Resonancia Magnética e imagen SPECT interictal, así como un algoritmo de registro afín que ayuda a la segmentación de imágenes SPECT. Así mismo, se han validado y caracterizado ambos algoritmos y la librería sobre la que se han desarrollado. El segundo procedimiento tiene por objeto la cuantificación de neurotransmisores dopaminérgicos para el diagnóstico de Enfermedad de Parkinson. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro SPECT-template necesario para realizar correctamente la cuantificación.

Contributions to Ensemble Classifiers with Image Analysis Applications

134 p.

Image segmentation integrating colour, texture and boundary information

La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura. Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional. La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen. Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen. La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

Segmentación de la glotis en imágenes laríngeas usando snakes.

El presente trabajo describe una nueva metodología para la detección automática del espacio glotal de imágenes laríngeas tomadas a partir de 15 vídeos grabados por el servicio ORL del hospital Gregorio Marañón de Madrid con luz estroboscópica. El sistema desarrollado está basado en el modelo de contornos activos (snake). El algoritmo combina en el pre-procesado, algunas técnicas tradicionales (umbralización y filtro de mediana) con técnicas más sofisticadas tales como filtrado anisotrópico. De esta forma, se obtiene una imagen apropiada para el uso de las snakes. El valor escogido para el umbral es del 85% del pico máximo del histograma de la imagen; sobre este valor la información de los píxeles no es relevante. El filtro anisotrópico permite distinguir dos niveles de intensidad, uno es el fondo y el otro es la glotis. La inicialización se basa en obtener el módulo del campo GVF; de esta manera se asegura un proceso automático para la selección del contorno inicial. El rendimiento del algoritmo se valida usando los coeficientes de Pratt y se compara contra una segmentación realizada manualmente y otro método automático basado en la transformada de watershed. SUMMARY: The present work describes a new methodology for the automatic detection of the glottal space from laryngeal images taken from 15 videos recorded by the ENT service of the Gregorio Marañon Hospital in Madrid with videostroboscopic equipment. The system is based on active contour models (snakes). The algorithm combines for the pre-processing, some traditional techniques (thresholding and median filter) with more sophisticated techniques such as anisotropic filtering. In this way, we obtain an appropriate image for the use of snake. The value selected for the threshold is 85% of the maximum peak of the image histogram; over this point the information of the pixels is not relevant. The anisotropic filter permits to distinguish two intensity levels, one is the background and the other one is the glottis. The initialization is based on the obtained magnitude by GVF field; in this manner an automatic process for the initial contour selection will be assured. The performance of the algorithm is tested using the Pratt coefficient and compared against a manual segmentation and another automatic method based on the watershed transformation.

Segmentación automática de aneurismas aórticos abdominales a partir de imágenes de resonancia magnética basada en modelos activos de forma y modelos de textura

Se presenta un algoritmo semiautomático de segmentación de aneurismas aórticos abdominales (AAA) basado en modelos activos de forma (ASM) y modelos de textura. La información de textura viene dada por un conjunto de cuatro imágenes 3D de resonancia magnética (RM) compuestas por cortes axiales de la zona abdominal. En estas imágenes son visibles la luz aórtica, la pared aórtica y el trombo intraluminal (ILT). Dado el tamaño limitado del conjunto de imágenes de RM, se han implementado un ASM que capture las características específicas del conjunto de entrenamiento compuesto por 35 imágenes de tomografía axial computarizada (CTA), de modo que la variación de forma pueda ser adecuadamente caracterizada. La textura se caracteriza a partir de las imágenes de RM. Para la evaluación del algoritmo se ha llevado a cabo una validación cruzada dejando uno fuera sobre el conjunto de imágenes de RM.

Generación de modelos físicos personalizados y segmentación de la pared arterial y el trombo intraluminal en imágenes de aneurismas aórticos abdominales

Esta tesis doctoral está encuadrada dentro del marco general de la ingeniería biomédica aplicada al tratamiento de las enfermedades cardiovasculares, enfermedades que provocan alrededor de 1.9 millones (40%) de muertes al año en la Unión Europea. En este contexto surge el proyecto europeo SCATh-Smart Catheterization, cuyo objetivo principal es mejorar los procedimientos de cateterismo aórtico introduciendo nuevas tecnologías de planificación y navegación quirúrgica y minimizando el uso de fluoroscopía. En particular, esta tesis aborda el modelado y diagnóstico de aneurismas aórticos abdominales (AAA) y del trombo intraluminal (TIL), allí donde esté presente, así como la segmentación de estas estructuras en imágenes preoperatorias de RM. Los modelos físicos específicos del paciente, construidos a partir de imágenes médicas preoperatorias, tienen múltiples usos, que van desde la evaluación preoperatoria de estructuras anatómicas a la planificación quirúrgica para el guiado de catéteres. En el diagnóstico y tratamiento de AAA, los modelos físicos son útiles a la hora de evaluar diversas variables biomecánicas y fisiológicas de las estructuras vasculares. Existen múltiples técnicas que requieren de la generación de modelos físicos que representen la anatomía vascular. Una de las principales aplicaciones de los modelos físicos es el análisis de elementos finitos (FE). Las simulaciones de FE para AAA pueden ser específicas para el paciente y permiten modelar estados de estrés complejos, incluyendo los efectos provocados por el TIL. La aplicación de métodos numéricos de análisis tiene como requisito previo la generación de una malla computacional que representa la geometría de interés mediante un conjunto de elementos poliédricos, siendo los hexaédricos los que presentan mejores resultados. En las estructuras vasculares, generar mallas hexaédricas es un proceso especialmente exigente debido a la compleja anatomía 3D ramificada. La mayoría de los AAA se encuentran situados en la bifurcación de la arteria aorta en las arterias iliacas y es necesario modelar de manera fiel dicha bifurcación. En el caso de que la sangre se estanque en el aneurisma provocando un TIL, éste forma una estructura adyacente a la pared aórtica. De este modo, el contorno externo del TIL es el mismo que el contorno interno de la pared, por lo que las mallas resultantes deben reflejar esta particularidad, lo que se denomina como "mallas conformadas". El fin último de este trabajo es modelar las estructuras vasculares de modo que proporcionen nuevas herramientas para un mejor diagnóstico clínico, facilitando medidas de riesgo de rotura de la arteria, presión sistólica o diastólica, etc. Por tanto, el primer objetivo de esta tesis es diseñar un método novedoso y robusto para generar mallas hexaédricas tanto de la pared aórtica como del trombo. Para la identificación de estas estructuras se utilizan imágenes de resonancia magnética (RM). Deben mantenerse sus propiedades de adyacencia utilizando elementos de alta calidad, prestando especial atención al modelado de la bifurcación y a que sean adecuadas para el análisis de FE. El método tiene en cuenta la evolución de la línea central del vaso en el espacio tridimensional y genera la malla directamente a partir de las imágenes segmentadas, sin necesidad de reconstruir superficies triangulares. Con el fin de reducir la intervención del usuario en el proceso de generación de las mallas, es también objetivo de esta tesis desarrollar un método de segmentación semiautomática de las distintas estructuras de interés. Las principales contribuciones de esta tesis doctoral son: 1. El diseño, implementación y evaluación de un algoritmo de generación de mallas hexaédricas conformadas de la pared y el TIL a partir de los contornos segmentados en imágenes de RM. Se ha llevado a cabo una evaluación de calidad que determine su aplicabilidad a métodos de FE. Los resultados demuestran que el algoritmo desarrollado genera mallas conformadas de alta calidad incluso en la región de la bifurcación, que son adecuadas para su uso en métodos de análisis de FE. 2. El diseño, implementación y evaluación de un método de segmentación automático de las estructuras de interés. La luz arterial se segmenta de manera semiautomática utilizando un software disponible a partir de imágenes de RM con contraste. Los resultados de este proceso sirven de inicialización para la segmentación automática de las caras interna y externa de la pared aórtica utilizando métodos basado en modelos de textura y forma a partir de imágenes de RM sin contraste. Los resultados demuestran que el algoritmo desarrollado proporciona segmentaciones fieles de las distintas estructuras de interés. En conclusión, el trabajo realizado en esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas, y pretende servir como aportación para futuros avances en la generación de modelos físicos de geometrías biológicas. ABSTRACT The frame of this PhD Thesis is the biomedical engineering applied to the treatment of cardiovascular diseases, which cause around 1.9 million deaths per year in the European Union and suppose about 40% of deaths per year. In this context appears the European project SCATh-Smart Catheterization. The main objective of this project is creating a platform which improves the navigation of catheters in aortic catheterization minimizing the use of fluoroscopy. In the framework of this project, the specific field of this PhD Thesis is the diagnosis and modeling of abdominal aortic aneurysm (AAAs) and the intraluminal thrombus (ILT) whenever it is present. Patient-specific physical models built from preoperative imaging are becoming increasingly important in the area of minimally invasive surgery. These models can be employed for different purposes, such as the preoperatory evaluation of anatomic structures or the surgical planning for catheter guidance. In the specific case of AAA diagnosis and treatment, physical models are especially useful for evaluating pressures over vascular structures. There are multiple techniques that require the generation of physical models which represent the target anatomy. Finite element (FE) analysis is one the principal applications for physical models. FE simulations for AAA may be patient-specific and allow modeling biomechanical and physiological variables including those produced by ILT, and also the segmentation of those anatomical structures in preoperative MR images. Applying numeric methods requires the generation of a proper computational mesh. These meshes represent the patient anatomy using a set of polyhedral elements, with hexahedral elements providing better results. In the specific case of vascular structures, generating hexahedral meshes is a challenging task due to the complex 3D branching anatomy. Each patient’s aneurysm is unique, characterized by its location and shape, and must be accurately represented for subsequent analyses to be meaningful. Most AAAs are located in the region where the aorta bifurcates into the iliac arteries and it is necessary to model this bifurcation precisely and reliably. If blood stagnates in the aneurysm and forms an ILT, it exists as a conforming structure with the aortic wall, i.e. the ILT’s outer contour is the same as the wall’s inner contour. Therefore, resulting meshes must also be conforming. The main objective of this PhD Thesis is designing a novel and robust method for generating conforming hexahedral meshes for the aortic wall and the thrombus. These meshes are built using largely high-quality elements, especially at the bifurcation, that are suitable for FE analysis of tissue stresses. The method accounts for the evolution of the vessel’s centerline which may develop outside a single plane, and generates the mesh directly from segmented images without the requirement to reconstruct triangular surfaces. In order to reduce the user intervention in the mesh generation process is also a goal of this PhD. Thesis to develop a semiautomatic segmentation method for the structures of interest. The segmentation is performed from magnetic resonance image (MRI) sequences that have tuned to provide high contrast for the arterial tissue against the surrounding soft tissue, so that we determine the required information reliably. The main contributions of this PhD Thesis are: 1. The design, implementation and evaluation of an algorithm for generating hexahedral conforming meshes of the arterial wall and the ILT from the segmented contours. A quality inspection has been applied to the meshes in order to determine their suitability for FE methods. Results show that the developed algorithm generates high quality conforming hexahedral meshes even at the bifurcation region. Thus, these meshes are suitable for FE analysis. 2. The design, implementation and evaluation of a semiautomatic segmentation method for the structures of interest. The lumen is segmented in a semiautomatic way from contrast filled MRI using an available software. The results obtained from this process are used to initialize the automatic segmentation of the internal and external faces of the aortic wall. These segmentations are performed by methods based on texture and shape models from MRI with no contrast. The results show that the algorithm provides faithful segmentations of the structures of interest requiring minimal user intervention. In conclusion, the work undertaken in this PhD. Thesis verifies the investigation hypotheses. It intends to serve as basis for future physical model generation of proper biological anatomies used by numerical methods.

Mejora de la segmentación de espinas en imágenes de microscopía confocal

La reconstrucción y caracterización de las espinas dendríticas es hoy en día un área de trabajo de gran interés en la investigación neurobiológica. Las dendritas son prolongaciones en forma de ramas de la neurona. Las espinas dendríticas se encuentran a lo largo de las dendritas y son las encargadas de transmitir los impulsos electroquímicos al cuerpo de la neurona. El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo con el objetivo de mejorar las reconstrucciones 3D de las espinas dendríticas. Se ha utilizado un algoritmo de segmentación basado en los contornos activos morfológicos para analizar las imágenes de partida y conseguir nuevas reconstrucciones 3D fieles a estas imágenes. En este documento presentamos todo el desarrollo necesario para llevar a cabo los objetivos del proyecto. Por último también se presentarán los resultados obtenidos con este método comparándolo con las reconstrucciones de partida. ABSTRACT The reconstruction and characterization of dendritic spines is a hot topic in modern neurobiology research. Dendrites are the branched ramifications of a neuron. Dendritic spines are found along the dendrites and are responsible for transmitting electrochemical signals to the neuron’s main body. The purpose of this work is to develop an algorithm to improve the 3D reconstruction of dendritic spines. We use a segmentation algorithm based on morphological active contours to analyze the images and get new faithful 3D reconstructions of these images. In this document we present all the development necessary to accomplish the project goals. Finally, we will compare present results obtained by this method with the starting reconstructions.

Pulmonary Artery-Vein Segmentation in Real and Synthetic CT Images = Segmentación Arteria-Vena Pulmonares en Imágenes de CT Reales y Sintéticas

La tomografía axial computerizada (TAC) es la modalidad de imagen médica preferente para el estudio de enfermedades pulmonares y el análisis de su vasculatura. La segmentación general de vasos en pulmón ha sido abordada en profundidad a lo largo de los últimos años por la comunidad científica que trabaja en el campo de procesamiento de imagen; sin embargo, la diferenciación entre irrigaciones arterial y venosa es aún un problema abierto. De hecho, la separación automática de arterias y venas está considerado como uno de los grandes retos futuros del procesamiento de imágenes biomédicas. La segmentación arteria-vena (AV) permitiría el estudio de ambas irrigaciones por separado, lo cual tendría importantes consecuencias en diferentes escenarios médicos y múltiples enfermedades pulmonares o estados patológicos. Características como la densidad, geometría, topología y tamaño de los vasos sanguíneos podrían ser analizados en enfermedades que conllevan remodelación de la vasculatura pulmonar, haciendo incluso posible el descubrimiento de nuevos biomarcadores específicos que aún hoy en dípermanecen ocultos. Esta diferenciación entre arterias y venas también podría ayudar a la mejora y el desarrollo de métodos de procesamiento de las distintas estructuras pulmonares. Sin embargo, el estudio del efecto de las enfermedades en los árboles arterial y venoso ha sido inviable hasta ahora a pesar de su indudable utilidad. La extrema complejidad de los árboles vasculares del pulmón hace inabordable una separación manual de ambas estructuras en un tiempo realista, fomentando aún más la necesidad de diseñar herramientas automáticas o semiautomáticas para tal objetivo. Pero la ausencia de casos correctamente segmentados y etiquetados conlleva múltiples limitaciones en el desarrollo de sistemas de separación AV, en los cuales son necesarias imágenes de referencia tanto para entrenar como para validar los algoritmos. Por ello, el diseño de imágenes sintéticas de TAC pulmonar podría superar estas dificultades ofreciendo la posibilidad de acceso a una base de datos de casos pseudoreales bajo un entorno restringido y controlado donde cada parte de la imagen (incluyendo arterias y venas) está unívocamente diferenciada. En esta Tesis Doctoral abordamos ambos problemas, los cuales están fuertemente interrelacionados. Primero se describe el diseño de una estrategia para generar, automáticamente, fantomas computacionales de TAC de pulmón en humanos. Partiendo de conocimientos a priori, tanto biológicos como de características de imagen de CT, acerca de la topología y relación entre las distintas estructuras pulmonares, el sistema desarrollado es capaz de generar vías aéreas, arterias y venas pulmonares sintéticas usando métodos de crecimiento iterativo, que posteriormente se unen para formar un pulmón simulado con características realistas. Estos casos sintéticos, junto a imágenes reales de TAC sin contraste, han sido usados en el desarrollo de un método completamente automático de segmentación/separación AV. La estrategia comprende una primera extracción genérica de vasos pulmonares usando partículas espacio-escala, y una posterior clasificación AV de tales partículas mediante el uso de Graph-Cuts (GC) basados en la similitud con arteria o vena (obtenida con algoritmos de aprendizaje automático) y la inclusión de información de conectividad entre partículas. La validación de los fantomas pulmonares se ha llevado a cabo mediante inspección visual y medidas cuantitativas relacionadas con las distribuciones de intensidad, dispersión de estructuras y relación entre arterias y vías aéreas, los cuales muestran una buena correspondencia entre los pulmones reales y los generados sintéticamente. La evaluación del algoritmo de segmentación AV está basada en distintas estrategias de comprobación de la exactitud en la clasificación de vasos, las cuales revelan una adecuada diferenciación entre arterias y venas tanto en los casos reales como en los sintéticos, abriendo así un amplio abanico de posibilidades en el estudio clínico de enfermedades cardiopulmonares y en el desarrollo de metodologías y nuevos algoritmos para el análisis de imágenes pulmonares. ABSTRACT Computed tomography (CT) is the reference image modality for the study of lung diseases and pulmonary vasculature. Lung vessel segmentation has been widely explored by the biomedical image processing community, however, differentiation of arterial from venous irrigations is still an open problem. Indeed, automatic separation of arterial and venous trees has been considered during last years as one of the main future challenges in the field. Artery-Vein (AV) segmentation would be useful in different medical scenarios and multiple pulmonary diseases or pathological states, allowing the study of arterial and venous irrigations separately. Features such as density, geometry, topology and size of vessels could be analyzed in diseases that imply vasculature remodeling, making even possible the discovery of new specific biomarkers that remain hidden nowadays. Differentiation between arteries and veins could also enhance or improve methods processing pulmonary structures. Nevertheless, AV segmentation has been unfeasible until now in clinical routine despite its objective usefulness. The huge complexity of pulmonary vascular trees makes a manual segmentation of both structures unfeasible in realistic time, encouraging the design of automatic or semiautomatic tools to perform the task. However, this lack of proper labeled cases seriously limits in the development of AV segmentation systems, where reference standards are necessary in both algorithm training and validation stages. For that reason, the design of synthetic CT images of the lung could overcome these difficulties by providing a database of pseudorealistic cases in a constrained and controlled scenario where each part of the image (including arteries and veins) is differentiated unequivocally. In this Ph.D. Thesis we address both interrelated problems. First, the design of a complete framework to automatically generate computational CT phantoms of the human lung is described. Starting from biological and imagebased knowledge about the topology and relationships between structures, the system is able to generate synthetic pulmonary arteries, veins, and airways using iterative growth methods that can be merged into a final simulated lung with realistic features. These synthetic cases, together with labeled real CT datasets, have been used as reference for the development of a fully automatic pulmonary AV segmentation/separation method. The approach comprises a vessel extraction stage using scale-space particles and their posterior artery-vein classification using Graph-Cuts (GC) based on arterial/venous similarity scores obtained with a Machine Learning (ML) pre-classification step and particle connectivity information. Validation of pulmonary phantoms from visual examination and quantitative measurements of intensity distributions, dispersion of structures and relationships between pulmonary air and blood flow systems, show good correspondence between real and synthetic lungs. The evaluation of the Artery-Vein (AV) segmentation algorithm, based on different strategies to assess the accuracy of vessel particles classification, reveal accurate differentiation between arteries and vein in both real and synthetic cases that open a huge range of possibilities in the clinical study of cardiopulmonary diseases and the development of methodological approaches for the analysis of pulmonary images.

Segmentación automática de texturas en imágenes agrícolas

El control de malas hierbas en grandes extensiones de terreno resulta costoso y a veces contaminante desde el punto de vista medioambiental. El avance en los últimos años de los sistemas de control y automatización en agricultura ha favorecido la aparición del concepto de Agricultura de Precisión (AP), para intervenir o actuar sobre el cultivo, en el momento adecuado y en el lugar preciso. La presente tesis se ha desarrollado en el marco de dos proyectos de investigación a nivel nacional y uno europeo. Este último dentro del VII programa Marco de la Unión Europea, cuyo principal objetivo era implementar técnicas de AP de forma más eficiente mediante flotas de robots. En todos ellos, que han involucrado robots, éstos están equipados con sus correspondientes sistemas de Visión Artificial con el fin de identificar la existencia de determinadas texturas de interés con fines de tratamientos específicos o navegación segura de los vehículos, evitando obstáculos u otros elementos existentes en el campo de trabajo. Para la consecución de los objetivos mencionados resulta necesario el análisis de las imágenes procedentes de los campos de cultivo. Estas imágenes están constituidas por diferentes elementos que en su conjunto contienen diferentes tipos de estructuras, tales como: a) plantas verdes alineadas en forma de surcos o dispersas según se trate de cultivo o malas hierbas; b) suelo que constituye el sustrato; c) cielo u otros componentes añadidos. Todos ellos constituyen lo que desde el punto de vista del tratamiento de imágenes se conoce como texturas...