O presente projeto de pesquisa trata da investigação das características de imagens digitais em termos dos diversos formatos e tipos de compressão a fim de verificar seu efeito no desempenho de esquemas de processamento de mamogramas digitalizadas. Em função disso, uma avaliação preliminar sobre os aspectos da digitalização de imagens radiográficas - propriedades e características de digitalizadores e softwares gerenciadores da aquisição da imagem digitalizada - é parte integrante dessa pesquisa. Muitos pesquisadores experientes em todo o mundo consideram que, para detecção eficiente das principais estruturas de interesse na mamografia, como as microcalcificações, os métodos de processamento necessitam de imagens digitalizadas com, pelo menos, 10 bits e resolução espacial em torno de 0,1 mm. Esses requisitos -sobretudo o nível de quantização na conversão A/D - não são facilmente encontrados em muitos digitalizadores comerciais, além de não serem atingidos pela maioria dos monitores de vídeo disponíveis nos computadores utilizados para a aplicação daquelas técnicas. Por isso, a finalidade dessa pesquisa é propor, a partir da análise dessas características de digitalização e dos diversos formatos de imagens digitais geradas nesse processo, um modelo ótimo para ser utilizado com diversas técnicas de processamento desenvolvidos para a detecção e caracterização de microcalcificações mamárias. Além disso, como a imagem de mama densa é um dos grandes problemas para adequada identificação de estruturas suspeitas, esse trabalho voltar-se-á para esse tipo de imagem. / The present work is about the investigation of digital images characteristics in terms of its several formats and compression techniques in order to evaluate your effect on the performance of mammography image processing schemes. Thus, a preliminary evaluation of radiographic images digitization aspects - digitizers and image acquisition softwares properties and characteristics - is also part of this work. Many experienced researchers al over the world consider that, for the detection of the main interest structures of a mammography, as microcalcifications, the image processing schemes needs digital images with, at least, 10 bits and about 0.1 mm of spatial resolution. Those requirements - in special the A/D converter sample rate - are not easily found in many commercial digitizers, besides they are not reached by most of the available computers monitors used for the application of those techniques. Therefore, this work is about to purpose, starting from the analysis of the digitization characteristics and of the several digital images formats generated in that process, the best model to be used with several processing techniques developed for the detection and characterization of breast microcalcifications. Besides, as dense breast image is one of the greatest problem for appropriate identification of suspicious structures, this work will focus on this image type.

A área de recuperação de informação baseada em conteúdo visual, a cada dia ganha maior importância graças ao volume de material existente, incluindo imagens e vídeo digitais, compartilhado e distribuído principalmente via internet. Neste cenário, novas formas de consumo, manipulação e exploração de materiais digitais, têm sido criadas através da organização e indexação apropriadas. O grande aumento de bases de imagens médicas digitalizadas, somado às tecnologias associadas à imagens médicas e à ferramentas de recuperação baseadas no conteúdo dessas imagens, têm oferecido relevantes contribuições à prática da medicina. Além de positivamente influenciar no processo de aprendizagem de estudantes e também auxiliar nos diagnósticos, agregando esses recursos aos sistemas de arquivamento e comunicação de imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS). O principal objetivo deste trabalho é verificar a viabilidade de um sistema de recuperação de imagens por conteúdo em rede, testando os tempos computacionais envolvidos para acesso em uma rede óptica de alta velocidade (KyaTera) e na internet. Também foram avaliadas famílias Wavetels como extratores de características de texturas e os resultados foram comparados em imagens médicas, considerando a eficiência de recuperação. Os resultados obtidos neste trabalho poderão servir como base para o desenvolvimento de programas de recuperação de imagens aplicados na área das ciências médicas e como indicativo da velocidade e do tráfego em redes de computadores instaladas em hospitais, conectando estes a clínicas, consultórios e demais infra-estruturas da área médica. / The field of information retrieval based on visual contents, has increased in importance due to its great deal of available material, including digital images and videos, which has been shared and disseminated mainly via internet. Thus, new patterns of consumption, handling, and exploration of digital materials have been developed using proper organization and indexation. The considerable increase in the digital medical image database, as well as the emerging technology and the retrieval tools based on the contents of these images, has contributed substantially to medicine practice. Additionally, associated to the picture archiving and communication systems (PACS), this advancement has positively influenced the education process and has aided diagnoses.The main objective of this work is to verify the performance of a content-based image retrieval system running on computer networks, testing the computational times involved for access on a high-speed optical (KyaTera) network and on the internet. Wavetels families were also evaluated as texture extractors and the results were compared in medical images, considering the recovery efficiency.The results obtained herein may serve as a basis for the development of image recovery programs applied to the medical sciences area, and as indicative of traffic speed on computer networks installed in hospitals, connecting them to clinics and other infrastructures in the medical field.

A área de recuperação de informação baseada em conteúdo visual, a cada dia ganha maior importância graças ao volume de material existente, incluindo imagens e vídeo digitais, compartilhado e distribuído principalmente via internet. Neste cenário, novas formas de consumo, manipulação e exploração de materiais digitais, têm sido criadas através da organização e indexação apropriadas. O grande aumento de bases de imagens médicas digitalizadas, somado às tecnologias associadas à imagens médicas e à ferramentas de recuperação baseadas no conteúdo dessas imagens, têm oferecido relevantes contribuições à prática da medicina. Além de positivamente influenciar no processo de aprendizagem de estudantes e também auxiliar nos diagnósticos, agregando esses recursos aos sistemas de arquivamento e comunicação de imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS). O principal objetivo deste trabalho é verificar a viabilidade de um sistema de recuperação de imagens por conteúdo em rede, testando os tempos computacionais envolvidos para acesso em uma rede óptica de alta velocidade (KyaTera) e na internet. Também foram avaliadas famílias Wavetels como extratores de características de texturas e os resultados foram comparados em imagens médicas, considerando a eficiência de recuperação. Os resultados obtidos neste trabalho poderão servir como base para o desenvolvimento de programas de recuperação de imagens aplicados na área das ciências médicas e como indicativo da velocidade e do tráfego em redes de computadores instaladas em hospitais, conectando estes a clínicas, consultórios e demais infra-estruturas da área médica. / The field of information retrieval based on visual contents, has increased in importance due to its great deal of available material, including digital images and videos, which has been shared and disseminated mainly via internet. Thus, new patterns of consumption, handling, and exploration of digital materials have been developed using proper organization and indexation. The considerable increase in the digital medical image database, as well as the emerging technology and the retrieval tools based on the contents of these images, has contributed substantially to medicine practice. Additionally, associated to the picture archiving and communication systems (PACS), this advancement has positively influenced the education process and has aided diagnoses.The main objective of this work is to verify the performance of a content-based image retrieval system running on computer networks, testing the computational times involved for access on a high-speed optical (KyaTera) network and on the internet. Wavetels families were also evaluated as texture extractors and the results were compared in medical images, considering the recovery efficiency.The results obtained herein may serve as a basis for the development of image recovery programs applied to the medical sciences area, and as indicative of traffic speed on computer networks installed in hospitals, connecting them to clinics and other infrastructures in the medical field.

Orientador: Ronaldo Cristiano Prati / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013

A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) aplica-se no monitoramento contínuo e detecção de alterações pulmonares sérias. Principalmente no ambiente das unidades de terapia intensiva (UTI) para a avaliação das condições do paciente em estado crítico submetido à ventilação artificial sem que seja necessário retirar o paciente da UTI e dos diferentes instrumentos de assistência à vida. A técnica permite estimar alterações de impedância nos pulmões. O objetivo deste trabalho é diminuir o erro numérico num algoritmo desenvolvido para TIE, utilizando o Filtro Estendido de Kalman. Especificamente, esse algoritmo aplica-se na a obtenção de imagens dos pulmões do corpo humano. Para realizar tal objetivo foram projetados phantoms compostos por um recipiente circular com solução salina, dentro do qual é colado um objeto cilíndrico de vidro e 32 eletrodos localizados no contorno do recipiente. Foi desenvolvido um algoritmo em linguagem C, utilizando a técnica de Filtro Estendido de Kalman para estimação de parâmetros de um modelo de elementos finitos. Foram implementados o procedimento de renumeração da malha de elementos finitos, com o objetivo de obter uma matriz de condutividade de banda, e o procedimento de melhoramento iterativo da solução para diminuir o erro numérico de soluções de sistemas lineares. Foram comparados dois algoritmos, um utilizando matriz de condutividade esparsa Alg Esparsa e outro com matriz de condutividade de banda limitada, obtida por renumeração da malha, e aplicando refinamento iterativo na solução de sistemas lineares, Alg RRI. Obtiveram-se melhores estimativas de impedância e uma melhor estabilidade do algoritmo do Filtro de Kalman com o algoritmo Alg RRI. O erro numérico na inversa da matriz de condutividade e o erro numérico na matriz de sensibilidade são significativamente menores quando se utiliza renumeração da malha e refinamento iterativo da solução de sistemas lineares. A redução de erro numérico nestas matrizes leva a melhores imagens. / The Electrical Impedance Tomography (EIT) is applied for the continuing monitoring and detection of serious pulmonar change. It may be used in intensive care units for the evaluation of patient condition in critical state submitted to artificial ventilation. It is not necessary to leave the intensive care unit and disconnect life assist devices. This technique allow estimation of impedance distribution on a cross section of the thorax. The main of this work is the reduction of numerical error in the Kalman Filter for EIT image estimation. Specifically, this algorithm may be applied for estimating lunge impedance distribution. To obtain this objective a phantom was developed. It is constituted by a cilindrical container with saline solution, a glass object is glued to the container, and 32 electrodes attached to the container wall. An algorithm in C language, using the Extended Kalman Filter technique was developed, it is a parameter estimation procedure. Mesh renumbering, to obtain a band limited conductivity matrix and the iterative improvement of the solution of linear systems were implemented. The estimation of impedance distribution was performed. Two different algorithms were considered. One algorithm uses a sparse conductivity matrix, Alg sparse. Another algorithm uses a band limited conductivity matrix and iterative refinement of the solution of linear systems, Alg RRI. Better impedance estimation and better stability of Kalman Filter algorithm was obtained using Alg RRI. The numerical error on the inverse of the conductivity matrix and the numerical error on the sensitivity matrix were smaller on algorithm Alg RRI. The numerical error reduction on the conductivity matrix and on the sensitivity matrix produced better images.

O Prontuário Eletrônico do Paciente deve, idealmente, agregar todas as possíveis fontes de informação de um paciente, independentemente de sua localização e forma de armazenamento, e permitir às pessoas autorizadas acessar esses dados. Porém, na prática, os sistemas de informação médica são heterogêneos e de difícil integração, e as informações médicas são altamente complexas e pouco estruturadas (Klein, 2002). No sentido de integrar as informações médicas de sistemas heterogêneos e distribuídos desenvolveu-se, no Instituto do Coração, o projeto PACS-HC, com foco em imagens médicas. Neste trabalho, propõe-se o componente final de acesso às informações do PACS-HC, o Visualizador Contextual de Imagens Médicas. O visualizador proposto é capaz de realizar, além da visualização, processamento e pesquisa de imagens médicas, tarefas como a recuperação de imagens semelhantes em bases de dados de patologias e a recuperação de informações bibliográficas, utilizando o contexto dos dados. Para isso, criou-se um modelo de contexto, implementado na forma de uma ontologia utilizandose o software Protégé. Também se desenvolveu uma arquitetura extensível e robusta para processamento e visualização de imagens médicas. Como resultado, apresenta-se uma implementação, denominada ODIN, capaz de visualizar imagens de diferentes modalidades e dimensões e utilizar dados contextuais através de regras. Conclui-se que é possível e desejável a utilização de informação contextual para melhorar a interação com o usuário e percebe-se que há um potencial ainda maior para o uso de informações clínicas, como laudo e guidelines, no auxílio do Profissional de Saúde. Como trabalhos futuros pode-se citar a pesquisa de novas formas de utilização do contexto, por exemplo, com o uso de agentes inteligentes (DeLoack, 1999), e o refinamento do modelo do contexto a partir de casos de uso que evidenciem as necessidades clínicas do profissional de saúde em diferentes ambientes e situações. / The Electronic Health Record should, theoretically, aggregate all possible sources of information from a patient, no matter their location or storage format, and allow authorized people to access this information. However, in practice, the medical information systems are heterogeneous and hard to integrate, besides the fact that medical information is complex and poorly structured. To handle this problem the Heart Institute of São Paulo leaded a project named PACS-HC with the aim of integrating medical information from heterogeneous systems, focused mainly on medical images. This work proposes the visualization component of the PACS-HC, called Contextual Medical Image Viewer. The proposed viewer is capable of performing automatic actions using contextual information, like user role, location and image dimension. Some examples of actions are the retrieval of similar images from a case image database and reference information from the WEB. The contextual viewer uses a context model, implemented as an ontology, to perform those actions. It also relies on an extensible architecture for supporting the processing and visualization of medical images. The result is the software ODIN, which is capable of displaying images from different modalities and dimensions and using contextual information to perform actions using rules. It can be concluded that the use of contextual information is possible and desirable as a way to improve user interaction and it must be added that there is an extra potential for the use of medical information, not only image-related, but to improve the healthcare attention. As future work there are investigation of new ways of using contextual information, such as through intelligent agents, and the refinement of the context model from use cases that reveal the needs of physicians and healthcare professionals in different environments and situations.

A radiologia é especialidade médica mais informatizada, graças a difusão de protocolos e a digitalização dos processos. Com os avanços da tecnologia, o diagnóstico por imagens se mantém em constante evolução e tais mudanças nunca tiveram tanta repercussão sobre o trabalho dor profissionais de saúde como agora. Nosso desafio enquanto pesquisadores de computação é propor abordagens que facilitem o trabalho médico, instigue a colaboração e, por fim, como objetivo mais audacioso, melhore os cuidados à saúde das pessoas. Nesse contexto, esta dissertação investiga a inserção de interfaces alternativas para análise de imagens médicas diagnósticas. Ela está organizada em duas áreas principais, a primeira diz respeito ao diagnóstico móvel, desde o desenvolvimento de ferramentas que permitam o acesso a imagens digitais em ambientes com recursos limitados, até a avaliação do diagnóstico realizado nesses ambientes comparado a dispositivos tradicionais (workstations radiológicas). A segunda etapa está relacionada a visualização avançada de exames volumétricos, nesse caso investigamos a capacidade diagnóstica de visualizar em realidade virtual, bem como a qualidade das reconstruções nesse ambiente, usabilidade e desconfortos dos usuários. Toda a experimentação e desenvolvimento foi realizada sobre sistemas profissionais e validados por médicos especialistas em imagens diagnósticas. As principais contribuições referentes a aplicações móveis são técnicas para acesso eficiente a imagens médicas em ambientes com recursos limitados, como tablets e smartphones, um estudo do comportamento típico de médicos radiologistas ao utilizarem um visualizador móvel e as respectivas avaliações de usabilidade dessa aplicação. Para o diagnóstico móvel, destaca-se a alta taxa de acerto para avaliação de exames de tomografia computadorizada (TC), ressonância magnética (RM) e radiografias, quando comparado a computadores desktop. Além disso, resultados obtidos na visualização de imagens médicas em realidade virtual mostraram uma alta taxa de acerto na identificação de fraturas expostas (para imagens 3D de TC). A percepção dos radiologistas após utilizar a aplicação imersiva trouxe indicativos de quais áreas da medicina a realidade virtual pode trazer reais benefícios, como no planejamento de cirurgias, visualização de fraturas complexas, distração de pacientes em procedimentos dolorosos, entre outros. À luz dos resultados apresentados, verifica-se o potencial dos dispositivos móveis para avaliação de imagens diagnósticas, principalmente em casos de emergência, sendo fundamental para agilidade no cuidado à saúde de pacientes. A realidade virtual na radiologia tem o potencial de revolucionar as interfaces para manipulação de dados clínicos, criando uma novo paradigma de interpretação em imagens médicas diagnósticas. / Radiology is considered the most digital medical specialty because of the diffusion of protocols and the digitization of processes. With fast technological advances, the imagingbased diagnosis remains in constant evolution and such changes have never had as much repercussion on the health workers as today. Our challenge as computer scientists is to propose new approaches that facilitate medical work, instigate collaboration and, finally, as the most audacious goal, improve people’s healthcare. In such context, this thesis investigates the use of alternative interfaces for medical images analysis. Our research is organized in two main areas. The first one concerns mobile diagnosis, from the development of tools that allow access to medical images in computation environments with limited resources, to the evaluation of the diagnosis performed in these environments when compared to traditional devices (radiological workstations). The second stage is related to advanced approaches to visualize volumetric exams. In this case, we investigate the diagnostic capability of visualizing in virtual reality, as well as the quality of the reconstructions provided in such environments, usability and user discomforts. All the experimentation and development were carried out on professional systems and validated by specialists in diagnostic imaging. Techniques for efficient medical images access in environments with limited resources, such as tablets and smartphones, are the main contributions regarding mobile applications. This also includes a study of the typical behavior of radiologist physicians when using a mobile viewer and the respective usability evaluations of that application. For the mobile diagnosis, the high accuracy rate for the evaluation of computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI) and radiography when compared to desktop computers, stands out. In addition, results obtained in the virtual reality visualization showed a highly accurate rate for the identification of superficial fractures (in 3D CT studies). The radiologists perception after using the immersive application has brought indications of what areas in medicine virtual reality can bring real benefits. Examples include surgeries planning, visualization of complex fractures and distraction of patients in painful procedures, among others. In light of the presented results, the potential of the mobile devices for the evaluation of diagnostic images, mainly in cases of emergency, being fundamental for agility in the patients health care is noticeable. Virtual reality in radiology has the potential to revolutionize the interfaces for manipulation of clinical data, creating a new paradigm of interpretation in diagnostic medical images.

Neste trabalho, um novo método não-supervisionado para segmentação de lesões melanocíticas em imagens macroscópicas é proposto levando em consideração regiões suspeitas, e também uma nova abordagem para classificação de lesões que faz uso de evidências locais e de contexto para estimar um índice de probabilidade para malignidade em cada lesão. O método proposto realiza a segmentação das imagens em três tipos de regiões disjuntas: ‘pele saudável’, ‘região de incerteza’ e ‘lesão’. Regiões de incerteza são refinadas através da utilização de feições estocásticas também de forma não-supervisionada, resultando em uma máscara binária que discrimina a pele da lesão. As máscaras obtidas apresentam um erro XOR comparável aos métodos estado da arte. A imagem é segmentada utilizando um algoritmo de superpixels e as sub-regiões que intersectam a máscara obtida são categorizadas como evidências locais. Estas evidências são representadas por uma descrição especializada que explora as características como cor e textura. Estas sub-regiões são então associadas à evidências de contexto definidas pela borda da lesão de onde foram extraídas e classificadas de forma independente através de uma abordagem supervisionada. Com o resultado da classificação destas evidências é possível obter um indicador probabilístico para malignidade associado a cada lesão, e levando em consideração um valor de tolerância é possível identificar lesões malignas em potencial. Os resultados obtidos com o método proposto são promissores e apresentam maior acurácia do que os métodos existentes na literatura apesar do erro XOR da segmentação das lesões ser maior, o que tende a confirmar o potencial do método proposto para discriminar lesões melanocíticas benignas e malignas. / In this work, a novel unsupervised method for melanocytic macroscopic image segmentation is proposed considering suspicious regions, and also a novel approach for lesion classification using local and context evidence to estimate a probabilistic index of malignity or benignity in each lesion. The proposed method segment the macroscopic images in three types of disjoint regions: ‘healthy skin’, ‘suspicious region’ and ‘lesion’. Suspicious areas are refined using stochastic texture features also in an unsupervised approach, resulting in a binary mask discriminating skin and lesion. The resulting masks present an XOR error similar to other state-of-art methods. In the next step, the image is segmented using a superpixels algorithm and subregions that intersect the obtained mask categorized as local evidence. A specialized representation describes color and texture information present in the local evidence region. The border of the segmented skin lesion defines the context evidence and using a supervised approach, local and context evidence are combined and classified independently. With the evidence classification results is possible to obtain a probabilistic index of malignity and benignity associated to each lesion, and considering a tolerance value is possible to identify potential malignant lesions. The results achieved with the proposed method are promissing and present greater accuracy than other techniques in the literature, even with a greater XOR error in segmentation step, confirming the proposed method’s potential to discriminate benignant and malignant melanocytic lesions.

Este trabalho apresenta um estudo sobre segmentação de volumes médicos e uma solução para se obter malhas poligonais de pacientes específicos para uso em simulações de cirurgia. Malhas de pacientes específicos são importantes para planejamento de intervenções cirúrgicas e permitem uma melhor visualização de condições patológicas em um paciente, coisa não obtível em malhas geradas artisticamente. Nós analisamos quais são os fatores complicantes para se obter estas malhas de um paciente específico usando apenas imagens médicas obtidas em exames padrões. Para isso, nós revisamos diversos métodos existentes para segmentação de volumes médicos. Isso nos levou a definir os problemas com as técnicas existentes, e a desenvolver um método que não sofra destes problemas, utilizando pouca interação humana e não tendo dependências de mais dados que não o exame do paciente. Nosso alvo para obter malhas especificas foram órgãos de tecido mole, que são um caso especialmente complicado da área, graças a várias questões relacionadas às imagens médicas e à anatomia humana. Atacamos esse problema aplicando modificações geométricas em malhas especiais, que deformam até atingir a forma dos órgãos que se deseja segmentar. Os resultados mostram que nossa técnica conseguiu obter malhas específicas de pacientes a partir de volumes médicos com qualidade superior a de outros algoritmos de mesma classe. Graças a simplicidade do método desenvolvido, nossos resultados são facilmente implementáveis e reproduzidos. / This work presents a study about medical-volume segmentation and a solution to generate patient-specific meshes to use in patient-specific surgery simulations. Patientspecific meshes are useful assets for surgery planning and to allow better visualization of certain pathological conditions of a given patient, which are not obtainable by artistically designed meshes. We analyzed what are the complications to obtain a patient-specific mesh using only standard medical imagery exams. For that, we reviewed several medical volume segmentation techniques. It led us to define the problems within the existing techniques and to develop a method that does not suffer from these problems, with the least possible user interaction or relying on any other data other then the patient exam. Our target for obtaining specific meshes were soft tissue organs, which are a specially complicated case due to various issues related to the medical images and human anatomy. This is accomplished by geometrical operations over special meshes that deform until achieving the shape of the desired organ. Results show that our technique was able to obtain patient-specific meshes from medical images with superior quality than algorithms of the same class. Thanks to the simplicity of the developed approach, its also easy to implement and to reproduce our obtained results.

O presente projeto de pesquisa trata da investigação detalhada dos aspectos relacionados à \'\'Região Ótima\" do campo de radiação, particularmente voltada a sistemas mamográficos. Tal região foi definida em pesquisas anteriores como a faixa do campo onde o sistema apresenta sua melhor performance em termos de resolução espacial, produzindo, portanto, imagens mais nítidas. A investigação aqui proposta tomará por base a associação de dois métodos de avaliação de sistemas de imagem radiológica, que empregam simulação computacional para determinar as Funções de Transferência de Modulação (FTMs) - método de simulação a partir da FEL [SCHIABEL92] e método de simulação a partir da FEP [MARQUES92] - devidas ao ponto focal em diversas orientações e posições do campo. A finalidade é propor um método de prever a existência e extensão da Região Ótima, bem como seu significado prático para a nitidez da imagem e para a utilização de equipamentos mamográficos não isotrópicos, através de comparações entre os modelos de simulação. A comprovação prática dos resultados e das conclusões foi complementada com avaliações de imagens radiográficas feitas com \"phantoms\". / The propose of this work is to make a detailed investigation related with the optimum region aspects of x-rays radiation fields, specially in mammographic systems. Previous researches defined the optimum region as a field range where the system produces the best performance and best sharpened images.This investigation is based on the association of two analysis methods of radiological imaging systems which use computational simulation to determine the focal spot Modulation Transfer Function (MTF) - simulation method of Spread Line Function [SCHIABEL92] and simulation method of Spread Point Function [MARQUES94] - in severa! orientations and x-ray field positions. The intent is to propose a method to preview the existence of the optimum region, as well its practical meaning for the image sharpness and the utilization of a non-isotropic mammographic equipment, through comparison between both simulation models. The practical validation of the results and conclusions was complemented with the valuation of some radiographic images made with \"phantoms\".