Reconstrução de imagens 3D

Apresentação em tema: "Reconstrução de imagens 3D"— Transcrição da apresentação:

1 Reconstrução de imagens 3D
Paulo Roberto da Fonseca Filho Dep. Física e Biofísica - IBB – UNESP

2 Objetivos Apresentar alguns conceitos de reconstrução de imagens
Apresentar a ferramenta In Vesalius Utilizar o In Vesalius em alguns exames de tomografia computadorizada Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

3 Sumário Motivação - Diagnóstico por imagens Imagens digitais
Panorama das imagens 3D Imagens digitais O que é uma imagem digital Reconstrução Exemplos de reconstrução Tomografia computadorizada Princípios físicos Formação de imagens Exemplos de imagens InVesalius Apresentação Principais recursos Reconstruindo Exemplo exemplos com o pessoal Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

4 Motivação “Uma imagem vale mais que mil palavras”
Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

5 Diagnóstico por imagem
Radiação ionizante Radiação não-ionizante Raios-X convencional US Mamografia MRI / fMRI Fluoroscopia Tomografia Computadorizada Medicina nuclear PET /CT SPECT Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

6 Raios-X convencional Mamografia
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7 CT PET/CT Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

8 MRI US Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

9 Total de procedimentos com CT nos Estados Unidos
Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D IMV Benchmark Report on CT, 2006

10 Parte “teórica” "Não há nada de novo na terra. Tudo já foi feito antes” (Arthur C. Doyle) Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

11 Imagens digitais Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

12 Imagens digitais Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D Resultado
Domínio do problema Base de conhecimento Reconhecimento e interpretação Aquisição Pré-processamento Segmentação Representação e descrição Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

13 Aquisição Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

14 Filtros restauradores
Formação Imagens digitais são discretizadas no espaço e no tempo coordenadas x, y, z limitados pela resolução do sistema no brilho intensidade dos pixels  picture elements limitados pela “precisão” dos dados “Vetor 2D de amostras” (Funkhouser 2000) Filtros restauradores Sistema de aquisição + Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

15 Formação Tópicos Especiais em Biometria

16 x-ray Transmission through the body Gamma ray emission from within the body Nuclear magnetic resonance induction Ultrasound echoes

17 Formando uma imagem... Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

18 ... digital Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

19 Pré-processamento O pré-processamento tem a função de “preparar” a imagem para um procedimento posterior (segmentação, restauração etc). O realce inclui: Processamento ponto a ponto Equalização de histograma Filtragem espacial Suavização (média, mediana) Filtragem no domínio da freqüência Passa-alta Passa-baixa Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

20  Matlab Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

21 Segmentação Retirar objetos ou características de interesse de uma imagem a partir de limiarização, detecção de descontinuidades ou similaridades. Por morfologia, Tópicos Especiais em Biometria

22 Filtragem

23 Processamento no domínio do espaço
Filtro de média Tópicos Especiais em Biometria

24 Processamento no domínio do espaço
Filtro de mediana Tópicos Especiais em Biometria

25 Espectro de Fourier Círculos com raios iguais a 18,43,78,152 contêm 93,95,99,99,5% da potência da imagem Aplicações da TF para a Física Médica

26 Um pouco de “brincadeira”
Albert Einstein (Ulm, 14 de Março de 1879 — Princeton, 18 de Abril de 1955) foi o físico que propôs a teoria da relatividade. Ganhou o Prémio Nobel da Física de 1921 pela correta explicação do Efeito fotoeléctrico; no entanto, o prémio só foi anunciado em O seu trabalho teórico sugeriu a possibilidade da criação de uma bomba atómica, apesar de ter sido contra seu desenvolvimento como arma de destruição em massa. Após a formulação da teoria da relatividade em Junho de 1905, Einstein tornou-se famoso mundialmente, na época algo de pouco comum para um cientista. Nos seus últimos anos, a sua fama excedeu a de qualquer outro cientista na história, e na cultura popular, Einstein tornou-se um sinónimo de alguém com uma grande inteligência e um grande gênio. A sua face é uma d as mais conihecidas em todo o mundo. Em sua honra, foi atribuído o seu nome a uma unidade usada na fotoquímica, o einstein, bem como a um elemento químico, o Einstênio. Foi um dos maiores génios da Física, tendo o seu QI estimado em cerca de 240. Algumas fontes informam um suposto resultado de 158, provavelmente limitado pelo teto do teste. Fonte: Wikipaedia Um pouco de “brincadeira” Aplicações da TF para a Física Médica

27 Diminuição da freqüência de corte
Filtro passa-baixa Diminuição da freqüência de corte Aplicações da TF para a Física Médica

28 Diminuição da freqüência de corte
Filtro passa-baixa Diminuição da freqüência de corte Aplicações da TF para a Física Médica

29 Tomografia Computadorizada
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30 Imagens tomográficas Uma imagem CT 2D corresponde a um secção do paciente (3D) A espessura dessa “fatia” é de 1 a 10 mm Aproximadamente uniforme Cada pixel da imagem 2D corresponte a um elemento de volume (voxel) do paciente

31 Cada feixe registrado é uma medida de transmissão atrés do passiente ao longo de uma linha

32 The results are values of the two dimensional Fourier
Compute Xray attenuation coeff. , m(x,y) as follows: Beers law for xray attenuation in non uniform media is where the z axis is parallel to the X rays. Compute : Take the one dimensional Fourier transform, P(L ,q) of p(q, l) with respect to l. The results are values of the two dimensional Fourier transform of m(x,y), at points along a line through the origin and at an angle q with the Ky axis in the 2D Fourier domain. Repeat for all angles q from 0 to 360. Interpolate the Fourier domain data from its polar form to a rectangular grid. The inverse 2D Fourier transform is m( x,y). P(L ,q)

33 Número CT ou unidades Hounsfield
Número CT(x,y) em cada pixe, (x,y) varia entre –1,000 e +3,000 –1,000 = ar –300 a –100 = tecido mole – 200 = pulmão 0 = água + 50 = músculo +3,000 < osso e áreas com contraste

34 Número CT É quantitativo CT mede densidade óssea com precisão
Pode ser usado para estimar risco de fratura, por exemplo Com elevada resolução espacial e grande contraste CT pode ser usada para determinar dimensões de lesões

35 Como tudo começou....                                           Original "Siretom" dedicated head CT scanner, circa 1974 Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

36 Circa 1975, in the early days of the CT scan.
                                        A present-day scan, showing a six-fold increase in detail (images courtesy Siemens Medical Systems and Imaginis.com)

37 Time to acquire one CT image Number of pixels in an image
… e onde estamos…. Specifications First CT (circa 1970) Modern CT Scanner (2001) Time to acquire one CT image 4-5 minutes 0.5 seconds Pixel size 3 mm x 3 mm 0.5 mm x 0.5 mm Number of pixels in an image 64,000 256,000 Table Data:

38 Aquisição Ao conjunto de feixes que são transmitidos através do paciente com mesma orientação denomina-se projeção Dois tipos de projeção são usados: Parallel beam geometry Fan beam geometry Feixe divergente

39 1a geração: Somente 2 detectores “Parallel ray” 160 feixes x 180 proj.
NaI  lento “Parallel ray” “pencil beam” baixo espalhamento 160 feixes x 180 proj. FOV de 24 cm 4,5 min/scan 1,5 min reconstrução

40 2a geração Conjuto de 30 detectores 600 feixes x 540 proj. 18 s/slice
mais radiação espalhada é detectada 600 feixes x 540 proj. 18 s/slice O mais rápido

41 3a geração Mais de 800 detectores
O ângulo do “fan beam” cobre todo paciente Não é necessário translação Tubo e detectores rotacionam juntos Sistemas mais novos chegaram a 0,5 s/slice

42 4a geração Elimina alguns artefatos da geração anterior
4.800 detectores estacionários

43 5a geração Desenvolvida especifcamente para imagens CT do coração
50 ms/slice vídeos do coração batendo

44 6a geração Helicoidal: adquire imagem enquanto a mesa move
Menor tempo para uma aquisição completa Menor uso de contraste

45 7a geração Múltiplos conjuntos de detectores
Espaçamento maior no colimador Mais dados para reconstrução das imagens Com apenas um conjunto de detectores, a resolução é determinada pela abertura do colimador Com múltiplos detectores, a espessura do corte (slice) é determinada pelas dimensões do detector

46 Reconstruindo uma imagem CT
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47 Princípios Imagens planares de raios-X reduzem o paciente (3D) a uma projeção 2D A densidade em um dado ponto é resultado da atenuação do feixe de raios- X desde o ponto focal até o detector Informação do eixo paralelo ao feixe de raios-X é perdida Com duas imagens planares permitem localizar com precisão a posição de um dado objeto que apareca em ambas imagens

48 Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

49 Reconstrução Radon (1917) provou que uma imagem de um objeto desconhecido pode ser produzida se existirem um número infinito de projeções desse objeto.

50 Reconstrução tomográfica
Existem muitos algoritmos para reconstrução Filtered backprojection mais comumente utilizado reconstroi utilizando um “procedimento inverso” à aquisição valor de  é “espalhado” ao longo do caminho que percorreu durante a aquisição dados de diversos feixes são retroprojetados em uma matriz, formando a imagem

51 Sinograma Armazena os dados antes da reconstrução Representação
Objetos nos limites do FOV geram uma senóide no sinograma Uma CT de 3ª geração com falha num detector apresentaria uma linha vertical no sinograma Representação Feixes são presentados horizontalmente projetções verticalmente

52 1a e 2a gerações usavam 28800 e 324000 pontos
Imagens atuais (512 x 512) de um CT circular contém cerca de 0,2 Megapixels CTs em desenvolvimento devem usar até 0,8 Megapixels N.º feixes afeta componente radial da resolução espacial N.º projeções afeta componente “angular”

53 Número de feixes

54 Número de projeções Ocorre aliasing

55 Interpolação Os algoritmos de reconstrução não consideram casos de “escaneamento” helicoidal Antes da reconstrução, os dados helicoidais são interpolados em uma série de imagens planares Com dados helicoidais, as imagens podem ser reconstruídas em qualquer posição dentro do “scan”, (pode diminiur um pouco a dose)

56 retroprojeção

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58 Retroprojeção filtrada
Os dados são filtrados antes de serem retroprojetados na matriz de imagem Isso envolve a convolução de uma “máscara” Diferentes máscaras são usadas conforme a aplicação clínica

59 “apresentação” da imagem
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60 Podem ser aplicadas técnicas de realce

61 Podem ser recontruídas outras “visualizações” a partir de uma aquisição (considerando alguma perda de resolução)

62 Seleção de volumes ou superfícies permite sofisticadas visualizações 3D
Left, automated analysis of infused CT-brain by GE software; right, 3D polp imaging

63 Imagem multi-slice

64

65 Imagens de CT multi-slice

66 Angiografia

67 Parte “prática” “experiência não é o que se fez, mas o que se faz com aquilo que se fez” (Aldous Huxley) Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

68 In Vesalius® Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

69 Sobre o software InVesalius é um software público para área de saúde que visa auxiliar o diagnóstico e o planejamento cirúrgico. A partir de imagens em duas dimensões (2D)  obtidas através de equipamen­tos de tomografia computador­izada ou ressonância magnética, o programa permite criar modelos virtuais em três dimensões (3D) correspondentes às estruturas anatômicas dos pacientes em acompanhamento médico. O software tem demonstrado grande versatilidade e vem contribuindo com diversas áreas dentre as quais medicina, odontologia, veterinária, arqueologia e engenharia. Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

70 Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

71 Principais recursos Importação de arquivos DICOM Visualização 3D
Visualizacao 2D e 3D Visualizacao 2D Câmera endoscópica  Editando fatias (para remoção de artefatos / ruídos) Segmentação e geração de STL para Prototipagem Rápida Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

72 Agradecimentos À Comissão organizadora da Jornada
Prof. André Costa Neto Prof.ª Susy Campos Ao Laboratório de Biomagnetismo – IBB UNESP Prof. José Ricardo A. Miranda À FAPESP Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

73 “O futuro não é o que tememos. É o que ousamos” (Carlos Lacerda)
Paulo Roberto da Fonseca Filho Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

74 Referências “The Basics of MRI” by JP Hornak Fonseca, P.R. - Reconstrução de imagens 3D

75 Spectrum

76 What a CT scan looks like to a radiologist
dical_imaging/ct_scan/index.asp

77 Which CT Scanner is best?
Axial v. Helical scanners Axial scanners Longer time to scan Danger in misregistration of scanner Helical scanners Quicker scan time Images for overlapping slices can be generated More complicated image reconstruction

78 Single-slice vs. Multi-slice detectors
Single-slice detectors Slow exam times Multi-slice detectors Much quicker exam times Up to 4 slices in 0.5 seconds Soon to be 8 or even 16 detectors

79 Conclusions CT is not very exciting from a physics point of view (… didn’t you think the Saha chapter on CT was facinating?) However, it is the most popular “modern” imaging technique: available at over 30,000 world locations, including over 6,000 health care centers in the US (many with multiple CT machines) New uses of CT are constantly being developed. Recently, smaller CT setups are being used in the OR to evaluate surgeries as they progress. Better computer techniques will also enhance the value of CT studies.