Durante um procedimento cirúrgico cerebral existe o deslocamento das estruturas que é um problema tipicamente não-rígido e não-linear. A ultrassonografia intra-operatória é utilizada como guia cirúrgico e pode ser utilizada para correção das imagens pré- operatórias através do corregistro rígido entre estas e um sistema de rastreio. Isto torna possível a visualização do deslocamento das estruturas devida a remoção de parte delas durante o ato cirúrgico. O objetivo deste trabalho é um estudo do corregistro livre não-rígido a partir de um modelo in vitro experimental que simule uma situação cirúrgica de retirada de uma inclusão líquida, de forma controlada, para medir os deslocamentos das estruturas próximas, utilizando imagens de ultrassom. Alguns fantomas que simulam o tecido humano nas imagens de ultrassom, feitos de gelatina e parafina, foram escolhidos como modelo. Para realizar o corregistro foi escolhida a transformação geométrica por splines simples (B-Splines), o otimizador Limited- memory BroydenFletcherGoldfarbShanno (LBFGS) e a métrica de similaridade soma do quadrado das diferenças (SQD) e, utilizada a biblioteca Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK), assim como o estudo dos parâmetros adequados para a nossa tarefa. Foi demonstrado para as condições envolvidas que para as imagens em modo B as deformações até 5% e mapas de RF até 9%, sem nenhuma otimização dos parâmetros do corregistro, é factível sem uso excessivo de tempo computacional. Foi analisada a influência da grade em relação a dois tipos diferentes de deformação, ambas com valor de 2%. O tamanho da grade, levando em consideração o erro e o tempo, foram a 5x11 para as imagens em Modo B e 11x17 para os mapas de RF, independentemente do tipo de deformação. Os parâmetros do otimizador (Default Step Length, Gradient Convergence Tolerance e Line Search Accuraccy) também foram avaliados e os valores obtidos foram 1,6; 0,03 e 0,8 para as imagens modo B e 1,2; 0,05 e 1,0 para os mapas de RF. No entanto ao comparamos, utilizando os parâmetros propostos obtidos, os campos de deslocamentos esperados com os gerados pelo modo B e pelos mapas RF, foi demonstrado que os mapas de RF fornecem valores abaixo do esperado e que as imagens em modo B retratam mais fielmente os deslocamentos e isto se deve a escolha do conjunto de valores testados para o otimizador. Foram aplicados estes parâmetros em dois fantomas de parafina- gel e em dois de gelatina. Nos três primeiros fantomas foi retirada um inclusão líquida em várias etapas. Os deslocamentos das estruturas vizinhas foram avaliados durante as etapas de remoção para demonstrar os campos de sução e de torção. No último fantoma, que simula morfologicamente um cérebro humano, foram retiradas, em várias etapas, regiões sólidas, simulando a retirada de tecido e foram calculados os deslocamentos e demonstrados os campos provenientes deste tipo de intervenção. Os trabalhos futuros se concentrarão em utilizar os volumes para medir os movimentos das estruturas e em novos parâmetros do otimizador para os mapas de RF. / During a brain surgery there is the displacement of the structures that is a typical non- rigid and non-linear problem. Intraoperative ultrasound is used as a surgical guide and can be used for spatial correction of preoperative images through the rigid registration between these and a track system. This makes it possible to visualize the displacement of structures due to removal of some piece of them during surgery. This work is a study of the non-rigid free-from registration using an experimental in vitro model to simulate a surgical situation withdrawal of a fluid inclusion in a controlled manner, to measure the displacement of nearby structures, using ultrasound images. Some phantoms that simulate the human tissue in the ultrasound images made of gelatin and paraffin were chosen as a model. To perform the registration it was used the framework Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) and were chosen a geometric transformation of simple splines (B-splines), the Limited-memory Broyden-Fletcher- Goldfarb-Shanno (LBFGS) optimizer and the similarity metric sum of the squared differences (SQD). The search for the suitable parameters for our task are done and it has been shown that for the conditions involved for B-mode images deformations up to 5% and RF maps up to 9% without any optimization of the parameters of registration, is feasible without excessive use of computational time. The influence of the grid was examined for two different types of deformation, both for 2%. The size of the grid, taking into account the error and time were the 5x11 for the images in B mode and 11x17 maps for RF, regardless of the type of deformation. The parameters of the optimizer (Default Step Length, Gradient Convergence Tolerance and Line Search Accuraccy) were also evaluated and the values obtained were 1.6, 0.03 and 0.8 for the B-mode images and 1.2, 0.05 and 1.0 for RF maps. However when comparing the expected displacement fields with the generated by B-mode images and the RF maps, using the obtained parameters, it have been shown that RF maps provide values are lower than expected and that the B-mode images portray more faithfully displacements. This is due to the choice set of values tested for the optimizer. Finally, image registration parameters for B-mode were applied in two paraffin-gel and two gelatin phantoms. In the first three phantoms the fluid inclusion was removed in several stages and the displacements of neighboring structures were evaluated during the removal steps to demonstrate the fields of suction and torsion. The last phantom, which morphologically mimics a human brain, a solid region was removed, also in several stages, simulating a surgery. The displacements were calculated and demonstrated the fields from this type of intervention. Future work will focus on using the volumes to measure the movements of the structures and new parameters test of the optimizer to RF maps.

A integração de diferentes modalidades de imagens médicas possibilita uma análise mais detalhada de seu conteúdo, visando-se um diagnóstico mais preciso da patologia presente. Este processo, conhecido como corregistro, busca o alinhamento das imagens através da transformação rígida (ou não rígida) das mesmas, por algoritmos matemáticos de distorção, translação, rotação e ajuste de escala. A amplitude de cada transformação é determinada por uma medida de similaridade das imagens. Quanto menor a similaridade, maior será a transformação aplicada. Neste sentido, a métrica de similaridade é uma peça chave do processo de corregistro. No presente trabalho, inicialmente são propostas novas definições para o cálculo dos erros de alinhamento nas transformações de translação, rotação e escala, com o objetivo de se avaliar o desempenho do corregistro. Em seguida, cinco experimentos são realizados. No primeiro, a Informação Mútua Generalizada é avaliada como medida de similaridade para corregistro em imagens fractais e cerebrais. Neste caso, os resultados sugerem a viabilidade do emprego desta métrica, pois em geral conduz a erros de alinhamento muito pequenos, mas sem vantagens aparentes em relação à formulação de Shannon. No segundo experimento, um estudo comparativo entre a Informação Mútua e as métricas clássicas (Coeficiente de Correlação, Média dos Quadrados, Diferença de Gradiente e Cardinalidade) é então realizado. Para as imagens binárias analisadas, as métricas com menores valores de erro de alinhamento para os corregistros de translação e rotação foram a Informação Mútua e a Diferença de Gradiente. Para o corregistro de escala, todas as métricas conduziram a erros de alinhamento próximos de zero. No terceiro experimento, o processo de alinhamento é investigado em termos do número de iterações do algoritmo de corregistro. Considerando-se ambas as variáveis erro de alinhamento e número de iterações, conclui-se que o uso da Informação Mútua Generalizada com q = 1.0 é adequado ao corregistro. No quarto experimento, a influência da dimensão fractal no corregistro de imagens fractais binárias foi estudada. Para algumas métricas, a tendência geral observada é a de uma diminuição do erro de alinhamento em resposta ao aumento da dimensão fractal. Finalmente, no quinto experimento, constatou-se a existência de correlação linear entre os erros de alinhamento de imagens em tons de cinza do córtex cerebral e de fractais do conjunto Julia. / The integration of different modalities of medical images provides a detailed analysis of its contents, aiming at a more accurate diagnosis of the pathology. This process, known as coregistration, seeks to align the images through rigid (or non-rigid) transformations, by mathematical algorithms of distortion, translation, rotation and scaling. The amplitude of each transformation is determined by a similarity measure of the images. The lower the similarity, the greater the transformation applied. In this sense, the similarity metric is the key for the coregistration process. In this work, new definitions are proposed for the calculation of alignment errors in the transformations of translation, rotation and scale, with the objective of evaluating the performance of coregistration. Then, five experiments are performed. In the first one, the Generalized Mutual Information is evaluated as a similarity measure for coregistration of brain images and fractals. In this case, the results suggest the feasibility of using this measure, since it leads to very small alignment errors, although no advantages in relation to Shannon formulation are evident. In the second experiment, a comparative study between Mutual Information and the classical metrics (Correlation Coefficient, Mean Squares, Gradient Difference and Cardinality) is performed. For the binary images analyzed, the metrics with lower alignment errors for translation and rotation are the Mutual Information and Gradient Difference. For scaling transformation, all the metrics lead to alignment errors close to zero. In the third experiment, the alignment process is investigated in terms of number of iterations of the coregistration algorithm. Considering both variables alignment error and number of iterations, it is concluded that the use of Generalized Mutual Information with q =1 is appropriate for coregistration. In the fourth experiment, it is studied the influence of fractal dimension in coregistration of binary fractal images. For some metrics, as a general trend, one observes the decay of the alignment error in response to the increase of the fractal dimension. Finally, in the fifth experiment, the results indicate the existence of a linear correlation between the alignment errors of grayscale images of the cerebral cortex and Julia set fractals.

A doença de Chagas possui uma importante relevância clínica, sendo uma das principais causas de mortalidade e morbidade na América Latina. As relações entre a lesão tecidual miocárdica e os defeitos na inervação autonômica na doença de Chagas são pouco conhecidas. Este trabalho descreve o desenvolvimento e aplicação de métodos de segmentação, corregistro e análise de imagens capazes de prover uma análise integrada das lesões teciduais através do imageamento de ressonância magnética (MRI), perfusão miocárdica e inervação autonômica, disponíveis através da tomografia de emissão de fótons (SPECT). O método proposto é baseado na segmentação e corregistro entre as imagens MRI e imagens SPECT usando 99mTc-MIBI e 123I-MIBG. Para realizar a segmentação do miocárdio, foi utilizada a técnica de Contorno Ativo Geodésico. A segmentação de fibrose em imagens MRI foi realizada com base na maximização da entropia de Tsallis. O corregistro não-rígido foi realizado através do método B-Spline. Os resultados de quantificação indicam correlações entre a presença de fibrose, desnervação e isquemia, além de mostrar a presença de regiões de miocárdio vivo, isquêmico e desnervado. Assim, a ferramenta desenvolvida fornece uma análise integrada de informação, permitindo uma melhor compreensão da relação entre o dano ao tecido do miocárdio e defeitos de inervação autonômica causadas pela doença de Chagas. / Chagas disease is of major clinical relevance, and a major cause of morbidity and mortality in Latin America. The relations between the myocardial tissue damage, myocardial perfusion and defects in autonomic innervations are poorly understood. This study proposes the development and application of image analysis methods capable of providing an integrated visualization and analysis of tissue injuries through enhanced magnetic resonance imaging (MRI), autonomic innervations and myocardial perfusion, available through photon emission tomography (SPECT). The proposed method is based on segmentation and registration between MRI images and SPECT images using 99mTc-MIBI and 123I-MIBG. To perform the segmentation of myocardium, we used Geodesic Active Contour. Fibrosis segmentation in MRI images was performed based on the algorithm of maximum Tsallis entropy. Nonrigid registrations was performed based on B-Spline method. The quantification results showed correlations between the presence of fibrosis, denervation and ischemia, as well as showing the regarded presence of regions of healthy myocardium, ischemic and denervated. Thus, the developed tool provides an integrated analysis of information contributing to a better understanding of the relationship between myocardial tissue damage and autonomic innervations injuries caused by Chagas disease.

A doença de Chagas possui uma importante relevância clínica, sendo uma das principais causas de mortalidade e morbidade na América Latina. As relações entre a lesão tecidual miocárdica e os defeitos na inervação autonômica na doença de Chagas são pouco conhecidas. Este trabalho descreve o desenvolvimento e aplicação de métodos de segmentação, corregistro e análise de imagens capazes de prover uma análise integrada das lesões teciduais através do imageamento de ressonância magnética (MRI), perfusão miocárdica e inervação autonômica, disponíveis através da tomografia de emissão de fótons (SPECT). O método proposto é baseado na segmentação e corregistro entre as imagens MRI e imagens SPECT usando 99mTc-MIBI e 123I-MIBG. Para realizar a segmentação do miocárdio, foi utilizada a técnica de Contorno Ativo Geodésico. A segmentação de fibrose em imagens MRI foi realizada com base na maximização da entropia de Tsallis. O corregistro não-rígido foi realizado através do método B-Spline. Os resultados de quantificação indicam correlações entre a presença de fibrose, desnervação e isquemia, além de mostrar a presença de regiões de miocárdio vivo, isquêmico e desnervado. Assim, a ferramenta desenvolvida fornece uma análise integrada de informação, permitindo uma melhor compreensão da relação entre o dano ao tecido do miocárdio e defeitos de inervação autonômica causadas pela doença de Chagas. / Chagas disease is of major clinical relevance, and a major cause of morbidity and mortality in Latin America. The relations between the myocardial tissue damage, myocardial perfusion and defects in autonomic innervations are poorly understood. This study proposes the development and application of image analysis methods capable of providing an integrated visualization and analysis of tissue injuries through enhanced magnetic resonance imaging (MRI), autonomic innervations and myocardial perfusion, available through photon emission tomography (SPECT). The proposed method is based on segmentation and registration between MRI images and SPECT images using 99mTc-MIBI and 123I-MIBG. To perform the segmentation of myocardium, we used Geodesic Active Contour. Fibrosis segmentation in MRI images was performed based on the algorithm of maximum Tsallis entropy. Nonrigid registrations was performed based on B-Spline method. The quantification results showed correlations between the presence of fibrosis, denervation and ischemia, as well as showing the regarded presence of regions of healthy myocardium, ischemic and denervated. Thus, the developed tool provides an integrated analysis of information contributing to a better understanding of the relationship between myocardial tissue damage and autonomic innervations injuries caused by Chagas disease.

Durante um procedimento cirúrgico cerebral existe o deslocamento das estruturas que é um problema tipicamente não-rígido e não-linear. A ultrassonografia intra-operatória é utilizada como guia cirúrgico e pode ser utilizada para correção das imagens pré- operatórias através do corregistro rígido entre estas e um sistema de rastreio. Isto torna possível a visualização do deslocamento das estruturas devida a remoção de parte delas durante o ato cirúrgico. O objetivo deste trabalho é um estudo do corregistro livre não-rígido a partir de um modelo in vitro experimental que simule uma situação cirúrgica de retirada de uma inclusão líquida, de forma controlada, para medir os deslocamentos das estruturas próximas, utilizando imagens de ultrassom. Alguns fantomas que simulam o tecido humano nas imagens de ultrassom, feitos de gelatina e parafina, foram escolhidos como modelo. Para realizar o corregistro foi escolhida a transformação geométrica por splines simples (B-Splines), o otimizador Limited- memory BroydenFletcherGoldfarbShanno (LBFGS) e a métrica de similaridade soma do quadrado das diferenças (SQD) e, utilizada a biblioteca Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK), assim como o estudo dos parâmetros adequados para a nossa tarefa. Foi demonstrado para as condições envolvidas que para as imagens em modo B as deformações até 5% e mapas de RF até 9%, sem nenhuma otimização dos parâmetros do corregistro, é factível sem uso excessivo de tempo computacional. Foi analisada a influência da grade em relação a dois tipos diferentes de deformação, ambas com valor de 2%. O tamanho da grade, levando em consideração o erro e o tempo, foram a 5x11 para as imagens em Modo B e 11x17 para os mapas de RF, independentemente do tipo de deformação. Os parâmetros do otimizador (Default Step Length, Gradient Convergence Tolerance e Line Search Accuraccy) também foram avaliados e os valores obtidos foram 1,6; 0,03 e 0,8 para as imagens modo B e 1,2; 0,05 e 1,0 para os mapas de RF. No entanto ao comparamos, utilizando os parâmetros propostos obtidos, os campos de deslocamentos esperados com os gerados pelo modo B e pelos mapas RF, foi demonstrado que os mapas de RF fornecem valores abaixo do esperado e que as imagens em modo B retratam mais fielmente os deslocamentos e isto se deve a escolha do conjunto de valores testados para o otimizador. Foram aplicados estes parâmetros em dois fantomas de parafina- gel e em dois de gelatina. Nos três primeiros fantomas foi retirada um inclusão líquida em várias etapas. Os deslocamentos das estruturas vizinhas foram avaliados durante as etapas de remoção para demonstrar os campos de sução e de torção. No último fantoma, que simula morfologicamente um cérebro humano, foram retiradas, em várias etapas, regiões sólidas, simulando a retirada de tecido e foram calculados os deslocamentos e demonstrados os campos provenientes deste tipo de intervenção. Os trabalhos futuros se concentrarão em utilizar os volumes para medir os movimentos das estruturas e em novos parâmetros do otimizador para os mapas de RF. / During a brain surgery there is the displacement of the structures that is a typical non- rigid and non-linear problem. Intraoperative ultrasound is used as a surgical guide and can be used for spatial correction of preoperative images through the rigid registration between these and a track system. This makes it possible to visualize the displacement of structures due to removal of some piece of them during surgery. This work is a study of the non-rigid free-from registration using an experimental in vitro model to simulate a surgical situation withdrawal of a fluid inclusion in a controlled manner, to measure the displacement of nearby structures, using ultrasound images. Some phantoms that simulate the human tissue in the ultrasound images made of gelatin and paraffin were chosen as a model. To perform the registration it was used the framework Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) and were chosen a geometric transformation of simple splines (B-splines), the Limited-memory Broyden-Fletcher- Goldfarb-Shanno (LBFGS) optimizer and the similarity metric sum of the squared differences (SQD). The search for the suitable parameters for our task are done and it has been shown that for the conditions involved for B-mode images deformations up to 5% and RF maps up to 9% without any optimization of the parameters of registration, is feasible without excessive use of computational time. The influence of the grid was examined for two different types of deformation, both for 2%. The size of the grid, taking into account the error and time were the 5x11 for the images in B mode and 11x17 maps for RF, regardless of the type of deformation. The parameters of the optimizer (Default Step Length, Gradient Convergence Tolerance and Line Search Accuraccy) were also evaluated and the values obtained were 1.6, 0.03 and 0.8 for the B-mode images and 1.2, 0.05 and 1.0 for RF maps. However when comparing the expected displacement fields with the generated by B-mode images and the RF maps, using the obtained parameters, it have been shown that RF maps provide values are lower than expected and that the B-mode images portray more faithfully displacements. This is due to the choice set of values tested for the optimizer. Finally, image registration parameters for B-mode were applied in two paraffin-gel and two gelatin phantoms. In the first three phantoms the fluid inclusion was removed in several stages and the displacements of neighboring structures were evaluated during the removal steps to demonstrate the fields of suction and torsion. The last phantom, which morphologically mimics a human brain, a solid region was removed, also in several stages, simulating a surgery. The displacements were calculated and demonstrated the fields from this type of intervention. Future work will focus on using the volumes to measure the movements of the structures and new parameters test of the optimizer to RF maps.

A integração de diferentes modalidades de imagens médicas possibilita uma análise mais detalhada de seu conteúdo, visando-se um diagnóstico mais preciso da patologia presente. Este processo, conhecido como corregistro, busca o alinhamento das imagens através da transformação rígida (ou não rígida) das mesmas, por algoritmos matemáticos de distorção, translação, rotação e ajuste de escala. A amplitude de cada transformação é determinada por uma medida de similaridade das imagens. Quanto menor a similaridade, maior será a transformação aplicada. Neste sentido, a métrica de similaridade é uma peça chave do processo de corregistro. No presente trabalho, inicialmente são propostas novas definições para o cálculo dos erros de alinhamento nas transformações de translação, rotação e escala, com o objetivo de se avaliar o desempenho do corregistro. Em seguida, cinco experimentos são realizados. No primeiro, a Informação Mútua Generalizada é avaliada como medida de similaridade para corregistro em imagens fractais e cerebrais. Neste caso, os resultados sugerem a viabilidade do emprego desta métrica, pois em geral conduz a erros de alinhamento muito pequenos, mas sem vantagens aparentes em relação à formulação de Shannon. No segundo experimento, um estudo comparativo entre a Informação Mútua e as métricas clássicas (Coeficiente de Correlação, Média dos Quadrados, Diferença de Gradiente e Cardinalidade) é então realizado. Para as imagens binárias analisadas, as métricas com menores valores de erro de alinhamento para os corregistros de translação e rotação foram a Informação Mútua e a Diferença de Gradiente. Para o corregistro de escala, todas as métricas conduziram a erros de alinhamento próximos de zero. No terceiro experimento, o processo de alinhamento é investigado em termos do número de iterações do algoritmo de corregistro. Considerando-se ambas as variáveis erro de alinhamento e número de iterações, conclui-se que o uso da Informação Mútua Generalizada com q = 1.0 é adequado ao corregistro. No quarto experimento, a influência da dimensão fractal no corregistro de imagens fractais binárias foi estudada. Para algumas métricas, a tendência geral observada é a de uma diminuição do erro de alinhamento em resposta ao aumento da dimensão fractal. Finalmente, no quinto experimento, constatou-se a existência de correlação linear entre os erros de alinhamento de imagens em tons de cinza do córtex cerebral e de fractais do conjunto Julia. / The integration of different modalities of medical images provides a detailed analysis of its contents, aiming at a more accurate diagnosis of the pathology. This process, known as coregistration, seeks to align the images through rigid (or non-rigid) transformations, by mathematical algorithms of distortion, translation, rotation and scaling. The amplitude of each transformation is determined by a similarity measure of the images. The lower the similarity, the greater the transformation applied. In this sense, the similarity metric is the key for the coregistration process. In this work, new definitions are proposed for the calculation of alignment errors in the transformations of translation, rotation and scale, with the objective of evaluating the performance of coregistration. Then, five experiments are performed. In the first one, the Generalized Mutual Information is evaluated as a similarity measure for coregistration of brain images and fractals. In this case, the results suggest the feasibility of using this measure, since it leads to very small alignment errors, although no advantages in relation to Shannon formulation are evident. In the second experiment, a comparative study between Mutual Information and the classical metrics (Correlation Coefficient, Mean Squares, Gradient Difference and Cardinality) is performed. For the binary images analyzed, the metrics with lower alignment errors for translation and rotation are the Mutual Information and Gradient Difference. For scaling transformation, all the metrics lead to alignment errors close to zero. In the third experiment, the alignment process is investigated in terms of number of iterations of the coregistration algorithm. Considering both variables alignment error and number of iterations, it is concluded that the use of Generalized Mutual Information with q =1 is appropriate for coregistration. In the fourth experiment, it is studied the influence of fractal dimension in coregistration of binary fractal images. For some metrics, as a general trend, one observes the decay of the alignment error in response to the increase of the fractal dimension. Finally, in the fifth experiment, the results indicate the existence of a linear correlation between the alignment errors of grayscale images of the cerebral cortex and Julia set fractals.

A medida de similaridade é parte fundamental no corregistro de imagens, guiando todo seu processo. Neste estudo foi feita a comparação entre diferentes métricas de similaridade no contexto do corregistro não rígido (ou elástico) de imagens médicas. Como as imagens cardíacas representam as mais desaadoras situações em corregistro de imagens médicas, foram utilizadas para teste imagens de ressonância magnética nuclear e imagens de ultrasom cardíaco com contraste. 10 métricas de similaridades diferentes foram comparadas extensivamente, quanto ao seu desempenho para o corregistro não rígido: a soma do quadrado das diferenças (SQD), correlação cruzada (CC), correlação cruzada normalizada (CCN), informação mútua (IM), entropia da diferença (ED), variância da diferença (VD), energia (EN), campo de gradiente normalizado (CGN), medida pontual de informação mútua (MPIM), medida pontual de entropia da diferença (MPED). As métricas baseadas em entropias de informação, IM, ED, foram generalizadas em termos da entropia de Tsallis e avaliadas em seu parâmetro q. Os resultados apresentados mostram a eciência das métricas estudadas para diferentes parâmetros, como dimensão da região de comparação entre as imagens, dimensão da região de busca por similaridade, número de tons de cinza das imagens e parâmetro entrópico. Estes achados podem ser úteis para a construção de denições apropriadas para o corregistro não-rígido, utilizado no corregistro de imagens médicas complexas. / The similarity measurement plays a key role in images registration, driving the whole process of registration. In this study a comparison was made between dierent metrics of similarity in the context of non-rigid registration in medical images. As cardiac images represent the most challenging situation in medical image registration, it has been used as test heart magnetic resonance imaging (MRI) and cardiac ultrasound contrast images. In this work ten different similarity metrics have been compared extensively, as well its performance for the non-rigid registration process: the sum of the squared differences (SQD), cross- correlation (CC), normalized cross correlation (CCN), mutual information (IM), the entropy difference (ED), variance of the difference (VD), energy (EN), eld of normalized gradient (CGN), point measure of mutual information (MPIM), point measure of entropy differences (MPED). Metrics based on information entropies, IM, ED were eneralized in terms of Tsallis entropy and evaluated in its parameter q. The presented results show the effectiveness of the studied metrics for different parameters such as similarity window search size, similarity region search size, image maximum gray level, and entropic parameter. These nding can be helpful to construct appropriate non-rigid registration settings for complex medical image registration.

Submitted by Luciana Sebin (lusebin@ufscar.br) on 2016-10-06T13:29:02Z No. of bitstreams: 1 DissBCGS.pdf: 7250050 bytes, checksum: df4b2203e5e586a2cba2f75ff4af7f2f (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-13T20:24:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissBCGS.pdf: 7250050 bytes, checksum: df4b2203e5e586a2cba2f75ff4af7f2f (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-13T20:24:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissBCGS.pdf: 7250050 bytes, checksum: df4b2203e5e586a2cba2f75ff4af7f2f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-13T20:24:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissBCGS.pdf: 7250050 bytes, checksum: df4b2203e5e586a2cba2f75ff4af7f2f (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Over the last few years, a large number of researchers have directed their efforts and interests for the in vivo study of the cellular and molecular mechanisms of leukocyte-endothelial interactions in the microcirculation of many tissues under different inflammatory conditions. The main goal of these studies is to develop more effective therapeutic strategies for the treatment of inflammatory and autoimmune diseases. Nowadays, analysis of the leukocyte-endothelial interactions in small animals is performed by visual assessment from an intravital microscopy image sequences. Besides being time consuming, this procedure may cause visual fatigue of the observer and, therefore, generate false statistics. In this context, this work aims to study and develop computational techniques for the automatic detection and tracking of leukocytes in intravital video microscopy. For that, results from frame to frame processing (2D – spatial analysis) will be combined with those from the three-dimensional analysis (3D=2D+t – spatio-temporal analysis) of the volume formed by stacking the video frames. The main technique addressed for both processings is based on the analysis of the eigenvalues of the local Hessian matrix. While the 2D image processing aims the leukocyte detection without worrying about their tracking, 2D+t processing is intended to assist on the dynamic analysis of cell movement (tracking), being able to predict cell movements in cases of occlusion, for example. In this work we used intravital video microscopy obtained from a study of Multiple Sclerosis in mice. Noise reduction and registration techniques comprise the preprocessing step. In addition, techniques for the analysis and definition of cellular pathways comprise the post processing step. Results of 2D and 2D+t processing steps, compared with conventional visual analysis, have shown the effectiveness of the proposed approach. / Nos últimos anos, um grande número de pesquisadores tem voltado seus esforços e interesses para o estudo in vivo dos mecanismos celulares e moleculares da interação leucócitoendotélio na microcirculação de vários tecidos e em várias condições inflamatórias. O principal objetivo desses estudos é desenvolver estratégias terapêuticas mais eficazes para o tratamento de doenças inflamatórias e autoimunes. Atualmente, a análise de interações leucócito-endotélio em pequenos animais é realizada de maneira visual a partir de uma sequência de imagens de microscopia intravital. Além de ser demorado, esse procedimento pode levar à fadiga visual do observador e, portanto, gerar falsas estatísticas. Nesse contexto, este trabalho de pesquisa tem como objetivo estudar e desenvolver técnicas computacionais para a detecção e rastreamento automáticos de leucócitos em vídeos de microscopia intravital. Para isso, resultados do processamento quadro a quadro do vídeo (2D – análise espacial) serão combinados com os resultados da análise tridimensional (3D=2D+t – análise espaço-temporal) do volume formado pelo empilhamento dos quadros do vídeo. A principal técnica abordada para ambos os processamentos é baseada na análise local dos autovalores da matriz Hessiana. Enquanto o processamento de imagens 2D tem como objetivo a detecção de leucócitos sem se preocupar com seu rastreamento, o processamento 2D+t pretende auxiliar na análise dinâmica de movimentação das células (rastreamento), sendo capaz de prever movimentos celulares em casos de oclusão, por exemplo. Neste trabalho foram utilizados vídeos de microscopia intravital obtidos a partir de um estudo da Esclerose Múltipla realizado com camundongos. Técnicas de redução de ruído e estabilização do movimento das sequências de imagens compõem a etapa de pré-processamento, assim como técnicas para a definição e análise dos caminhos celulares compõem a etapa de pós-processamento. Resultados das etapas de processamento 2D e 2D+t, comparados com a convencional análise visual, demonstraram a eficácia da abordagem proposta. / FAPESP: 2013/26171-6

A medida de similaridade é parte fundamental no corregistro de imagens, guiando todo seu processo. Neste estudo foi feita a comparação entre diferentes métricas de similaridade no contexto do corregistro não rígido (ou elástico) de imagens médicas. Como as imagens cardíacas representam as mais desaadoras situações em corregistro de imagens médicas, foram utilizadas para teste imagens de ressonância magnética nuclear e imagens de ultrasom cardíaco com contraste. 10 métricas de similaridades diferentes foram comparadas extensivamente, quanto ao seu desempenho para o corregistro não rígido: a soma do quadrado das diferenças (SQD), correlação cruzada (CC), correlação cruzada normalizada (CCN), informação mútua (IM), entropia da diferença (ED), variância da diferença (VD), energia (EN), campo de gradiente normalizado (CGN), medida pontual de informação mútua (MPIM), medida pontual de entropia da diferença (MPED). As métricas baseadas em entropias de informação, IM, ED, foram generalizadas em termos da entropia de Tsallis e avaliadas em seu parâmetro q. Os resultados apresentados mostram a eciência das métricas estudadas para diferentes parâmetros, como dimensão da região de comparação entre as imagens, dimensão da região de busca por similaridade, número de tons de cinza das imagens e parâmetro entrópico. Estes achados podem ser úteis para a construção de denições apropriadas para o corregistro não-rígido, utilizado no corregistro de imagens médicas complexas. / The similarity measurement plays a key role in images registration, driving the whole process of registration. In this study a comparison was made between dierent metrics of similarity in the context of non-rigid registration in medical images. As cardiac images represent the most challenging situation in medical image registration, it has been used as test heart magnetic resonance imaging (MRI) and cardiac ultrasound contrast images. In this work ten different similarity metrics have been compared extensively, as well its performance for the non-rigid registration process: the sum of the squared differences (SQD), cross- correlation (CC), normalized cross correlation (CCN), mutual information (IM), the entropy difference (ED), variance of the difference (VD), energy (EN), eld of normalized gradient (CGN), point measure of mutual information (MPIM), point measure of entropy differences (MPED). Metrics based on information entropies, IM, ED were eneralized in terms of Tsallis entropy and evaluated in its parameter q. The presented results show the effectiveness of the studied metrics for different parameters such as similarity window search size, similarity region search size, image maximum gray level, and entropic parameter. These nding can be helpful to construct appropriate non-rigid registration settings for complex medical image registration.