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Segmentação de nódulos pulmonares através do algoritmo eCognition adaptado para dados volumétricos Leonardo de Oliveira Martins

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Apresentação em tema: "Segmentação de nódulos pulmonares através do algoritmo eCognition adaptado para dados volumétricos Leonardo de Oliveira Martins"— Transcrição da apresentação:

1 Segmentação de nódulos pulmonares através do algoritmo eCognition adaptado para dados volumétricos Leonardo de Oliveira Martins Rio de Janeiro, junho/2008 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Visão Computacional II Prof. Raul Queiroz Feitosa

2 Roteiro Motivação Objetivos Material Ferramentas Metodologia Resultados Trabalhos futuros Referências

3 Motivação O câncer de pulmão é o que mais mata em todo o mundo Existem algumas dificuldades para a identificação de nódulos pulmonares Estruturas (tecidos) semelhantes Nódulo em sua fase inicial tem dimensões muito pequenas Cansaço visual Qualidade da imagem

4 Objetivo Implementar, através da linguagem C++, uma adaptação do algoritmo eCognition para dados volumétricos (TC) Disponibilizar o código em C++ que realize a tarefa de segmentação das estruturas pulmonares com vistas à classificação das mesmas (detecção), levando em conta Tempo Erro de segmentação

5 Material Dados provenientes do setor de Cirurgia Torácica da Faculdade de Ciências Médicas da UERJ 31 volumes adquiridos a partir de um tomógrafo Helicoidal GE pro Speed, sob as seguintes condições Voltagem e corrente do tubo de 120kV e 100mA Tamanho da imagem de 512x512 pixels Quantização de 12 bits Formato DICOM Cada volume possui ao menos 1 nódulo

6 Ferramentas Linguagem de programação C/C++ Dev-Cpp VTK (Visualization toolkit) Leitura do arquivo em formato DICOM CImg.h Manipulação de imagens em geral

7 Metodologia Para cada volume Limitação do espaço de busca Aplicação do algoritmo de segmentação por crescimento de região Comparação da segmentação obtida com a segmentação realizada pelo especialista (em andamento)

8 Limitação do espaço de busca Diminuir o espaço de busca do nódulo pulmonar Pretende-se encontrar a região ocupada pelo pulmão Envolve três processos 1 - Segmentação do tórax 2 - Segmentação do pulmão 3 – Reconstrução da área pulmonar e eliminação de regiões indesejadas

9 Limitação do espaço de busca Imagem limiarizada Preenchimento de buracos 1 - Extração do tórax: limiarização global (método de Otsu)

10 Limitação do espaço de busca 1 – Eliminação da prancha onde o paciente repousa para fazer o exame Imagem após erosãoImagem após dilatação

11 Limitação do espaço de busca Tórax extraído

12 Limitação do espaço de busca Imagem limiarizada prevalecendo baixas intensidades 2 – Nova limiarização global utlizando somente os pixels do tórax

13 Limitação do espaço de busca 3 – Preenchimento do pulmão para reconstrução de áreas eliminadas pela limiarização

14 Limitação do espaço de busca 3 – Eliminação de partes do tórax Imagem após erosãoImagem após dilatação

15 Limitação do espaço de busca 3 – Reconstrução das áreas das bordas do pulmão Imagem após operação de fechamento

16 Segmentação eCognition Segmentação baseada em crescimento de região, voltada para objetos Cada objeto começa do tamanho de um pixel A cada passo, um objeto é escolhido e comparado com seus vizinhos O vizinho que mais se assemelha a ele é escolhido para a fusão Caso exista mais de um vizinho semelhante, é escolhido o que possui menor fator de heterogeneidade O processo continua até que um número de iterações seja atingido ou não haja mais fusões

17 Segmentação eCognition

18 Escolha do objeto a ser processado a cada iteração é feita através da ordem de uma matriz de dithering Evita que cada execução do programa resulte em uma segmentação diferente, o que aconteceria em caso de escolha aleatória.

19 Segmentação eCognition O custo de fusão f de dois objetos é dado por sendo w espectral um peso para o critério espectral no intervalo de 0 a 1 h espectral é a heterogeneidade espectral h forma é a heterogeneidade da forma Haverá fusão entre os objetos se o custo de fusão for menor que um critério definido como escala

20 Segmentação eCognition Heterogeneidade espectral sendo: σ o desvio padrão da resposta espectral n o tamanho do objeto é a média dos desvios padrão de uma amostra de nódulos (an)

21 Segmentação eCognition Heterogeneidade da forma: sendo w forma um peso para o critério de compacidade no intervalo de 0 a 1

22 Segmentação eCognition Compacidade sendo n o volume do objeto a a área superficial do objeto

23 Segmentação eCognition

24 Concordância Esférica sendo n o volume do objeto D a desproporção esférica do objeto a a área superficial R o raio estimado da esfera com o mesmo volume do objeto

25 Segmentação eCognition

26 Medida de desempenho Erro de segmentação E = (f p +f n )/A r F p – área formada pelos pixels falso positivos F n – área formada pelos pixels falso negativos A r – Área real do nódulo, segmentada por um especialista E = 0 -> segmentação perfeita

27 Resultados Testes realizados utilizando p = 6, w espectral =0.25 e w forma =0.75 Tempo médio de processamento de cada exame ficou em torno de 1 hora e meia Melhora significativa em comparação com implementações anteriores

28 Resultados Segmentação de nódulo (fatia) E=0.4315

29 Resultados Segmentação de nódulo (fatia) E=0.4827

30 Conclusão/Trabalhos Futuros Utilizando a metodologia proposta, a segmentação é realizada dentro de um tempo razoável para o volume de dados envolvidos Entretanto, diversos experimentos são necessários para avaliar melhor a metodologia proposta neste trabalho

31 Conclusão/Trabalhos Futuros Calcular o erro de segmentação para todos os nódulos disponíveis Determinação dos melhores parâmetros de segmentação Comparação com outros algoritmos Passar para a próxima etapa de detecção (classificação das estruturas segmentadas)

32 Referências BAATZ, M.; SCHÄPE, A.; Multiresolution segmentation – an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. In Strobl, Blaschke & Greisebener (Edts): Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII. Beiträge zum AGIT-Symposium Salzburg Karlsruhe. Herbert Wichmann Verlag JOSEPH, K. A. Comparison of Segment and Pixel Based Non- Parametric Classification of Land Cover in the Amazon Region of Brazil Using Multitemporal Landsat TM/ETM+ Imagery. Tese de mestrado. Virginia Polytechnic Institute and State University, 2005.

33 Referências Computer Vision - A modern approach, D. Forsyth e J. Ponce, 2003 Computer Vision - A modern approach Algoritmos para Diagnóstico Assistido de Nódulos Pulmonares em Imagens de Tomografia Computadorizada, Silva, Aristófanes. Tese de Doutorado, PUC-Rio, 2004 Lung Structures Classification Using 3D Geometric Measurements and SVM, Souza, J.R et al. 12th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition – CIARP, 2007


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