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"Fusão de imagens médicas para aplicação em sistemas de planejamento de tratamentos em radioterapia" / MEDICAL IMAGES FUSION FOR APPLICATION IN TREATMENT PLANNING SYSTEMS IN RADIOTHERAPYRos, Renato Assenci 29 June 2006 (has links)
Foi desenvolvido um programa para fusão de imagens médicas para utilização nos sistemas de planejamento de tratamento de radioterapia CAT3D e de radiocirurgia MNPS. Foi utilizada uma metodologia de maximização da informação mútua para fazer a fusão das imagens de modalidades diferentes pela medida da dependência estatística entre os pares de voxels. O alinhamento por pontos referenciais faz uma aproximação inicial para o processo de otimização não linear pelo método de downhill simplex para gerar o histograma conjugado. A função de transformação de coordenadas utiliza uma interpolação trilinear e procura pelo valor de máximo global em um espaço de 6 dimensões, com 3 graus de liberdade para translação e 3 graus de liberdade para rotação, utilizando o modelo de corpo rígido. Este método foi avaliado com imagens de TC, RM e PET do banco de dados da Universidade Vanderbilt, para verificar sua exatidão pela comparação das coordenadas de transformação de cada fusão de imagens com os valores de referência. O valor da mediana dos erros de alinhamento das imagens foi de 1,6 mm para a fusão de TC-RM e de 3,5 mm para PET-RM, com a exatidão dos padrões de referência estimada em 0,4 mm para TC-RM e 1,7 mm para PET-RM. Os valores máximos de erros foram de 5,3 mm para TC-RM e de 7,4 mm para PET-RM e 99,1% dos erros foram menores que o tamanho dos voxels das imagens. O tempo médio de processamento para a fusão de imagens foi de 24 s. O programa foi concluído com sucesso e inserido na rotina de 59 serviços de radioterapia, dos quais 42 estão no Brasil e 17 na América Latina. Este método não apresenta limitações quanto às resoluções diferentes das imagens, tamanhos de pixels e espessuras de corte. Além disso, o alinhamento pode ser realizado com imagens transversais, coronais ou sagitais. / Software for medical images fusion was developed for utilization in CAT3D radiotherapy and MNPS radiosurgery treatment planning systems. A mutual information maximization methodology was used to make the image registration of different modalities by measure of the statistical dependence between the voxels pairs. The alignment by references points makes an initial approximation to the non linear optimization process by downhill simplex method for estimation of the joint histogram. The coordinates transformation function use a trilinear interpolation and search for the global maximum value in a 6 dimensional space, with 3 degree of freedom for translation and 3 degree of freedom for rotation, by making use of the rigid body model. This method was evaluated with CT, MR and PET images from Vanderbilt University database to verify its accuracy by comparison of transformation coordinates of each images fusion with gold-standard values. The median of images alignment error values was 1.6 mm for CT-MR fusion and 3.5 mm for PET-MR fusion, with gold-standard accuracy estimated as 0.4 mm for CT-MR fusion and 1.7 mm for PET-MR fusion. The maximum error values were 5.3 mm for CT-MR fusion and 7.4 mm for PET-MR fusion, and 99.1% of alignment errors were images subvoxels values. The mean computing time was 24 s. The software was successfully finished and implemented in 59 radiotherapy routine services, of which 42 are in Brazil and 17 are in Latin America. This method doesnt have limitation about different resolutions from images, pixels sizes and slice thickness. Besides, the alignment may be accomplished by axial, coronal or sagital images.
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"Fusão de imagens médicas para aplicação em sistemas de planejamento de tratamentos em radioterapia" / MEDICAL IMAGES FUSION FOR APPLICATION IN TREATMENT PLANNING SYSTEMS IN RADIOTHERAPYRenato Assenci Ros 29 June 2006 (has links)
Foi desenvolvido um programa para fusão de imagens médicas para utilização nos sistemas de planejamento de tratamento de radioterapia CAT3D e de radiocirurgia MNPS. Foi utilizada uma metodologia de maximização da informação mútua para fazer a fusão das imagens de modalidades diferentes pela medida da dependência estatística entre os pares de voxels. O alinhamento por pontos referenciais faz uma aproximação inicial para o processo de otimização não linear pelo método de downhill simplex para gerar o histograma conjugado. A função de transformação de coordenadas utiliza uma interpolação trilinear e procura pelo valor de máximo global em um espaço de 6 dimensões, com 3 graus de liberdade para translação e 3 graus de liberdade para rotação, utilizando o modelo de corpo rígido. Este método foi avaliado com imagens de TC, RM e PET do banco de dados da Universidade Vanderbilt, para verificar sua exatidão pela comparação das coordenadas de transformação de cada fusão de imagens com os valores de referência. O valor da mediana dos erros de alinhamento das imagens foi de 1,6 mm para a fusão de TC-RM e de 3,5 mm para PET-RM, com a exatidão dos padrões de referência estimada em 0,4 mm para TC-RM e 1,7 mm para PET-RM. Os valores máximos de erros foram de 5,3 mm para TC-RM e de 7,4 mm para PET-RM e 99,1% dos erros foram menores que o tamanho dos voxels das imagens. O tempo médio de processamento para a fusão de imagens foi de 24 s. O programa foi concluído com sucesso e inserido na rotina de 59 serviços de radioterapia, dos quais 42 estão no Brasil e 17 na América Latina. Este método não apresenta limitações quanto às resoluções diferentes das imagens, tamanhos de pixels e espessuras de corte. Além disso, o alinhamento pode ser realizado com imagens transversais, coronais ou sagitais. / Software for medical images fusion was developed for utilization in CAT3D radiotherapy and MNPS radiosurgery treatment planning systems. A mutual information maximization methodology was used to make the image registration of different modalities by measure of the statistical dependence between the voxels pairs. The alignment by references points makes an initial approximation to the non linear optimization process by downhill simplex method for estimation of the joint histogram. The coordinates transformation function use a trilinear interpolation and search for the global maximum value in a 6 dimensional space, with 3 degree of freedom for translation and 3 degree of freedom for rotation, by making use of the rigid body model. This method was evaluated with CT, MR and PET images from Vanderbilt University database to verify its accuracy by comparison of transformation coordinates of each images fusion with gold-standard values. The median of images alignment error values was 1.6 mm for CT-MR fusion and 3.5 mm for PET-MR fusion, with gold-standard accuracy estimated as 0.4 mm for CT-MR fusion and 1.7 mm for PET-MR fusion. The maximum error values were 5.3 mm for CT-MR fusion and 7.4 mm for PET-MR fusion, and 99.1% of alignment errors were images subvoxels values. The mean computing time was 24 s. The software was successfully finished and implemented in 59 radiotherapy routine services, of which 42 are in Brazil and 17 are in Latin America. This method doesnt have limitation about different resolutions from images, pixels sizes and slice thickness. Besides, the alignment may be accomplished by axial, coronal or sagital images.
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Étude et développement de méthodes de caractérisation de défauts basées sur les reconstructions ultrasonores TFM / Development of methods for defects characterization based on TFM imagingSy, Kombossé 15 February 2018 (has links)
En contrôle non destructif, dans la perspective de l’amélioration des images de défauts mais également dans le but de rendre leur interprétation plus simple par des opérateurs non spécialisés,de nouvelles méthodes d’imagerie ultra-sonore telle que l’imagerie TFM (Total Focusing Method)sont apparues depuis quelques années comme une alternative aux méthodes d’imageries conventionnelles.Elles offrent des images réalistes des défauts et permettent à partir d’une même acquisition d’avoir un nombre important d’images chacune pouvant porter des informations différentes et complémentaires sur les caractéristiques d’un même défaut.Lorsqu’elles sont correctement sélectionnées,ces images sont plus faciles à analyser, elles présentent moins de risques de mauvaise interprétation et permettent d’envisager des caractérisations de défauts plus rapides par des opérateurs moins spécialisés.Pour une exploitation industrielle, il reste cependant nécessaire de renforcer la robustesse et la facilité de mise en oeuvre de ces techniques d’imagerie.L’ensemble des travaux réalisés durant la thèse a permis de développer de nouveaux outils capables d’améliorer la caractérisation des défauts par les techniques d’imagerie TFM en termes de position,d’orientation et de dimensionnement / In non-destructive testing, with a view to improving defect images but also to simplify their interpretation by non-specialized operators,new ultrasonic imaging methods such as TFM imaging (Total Focusing Method ) have appeared for some years as an alternative to conventional imaging methods. They offer realistic images of defects and allow from the same acquisition to have a large number of images each that can carry different and complementary information on the characteristics of the same defect. When properly selected, these images are easier to analyze, they present less risk of misinterpretation and allow to consider faster fault characterizations by less specialized operators.However, for an industrial operation, it remains necessary to strengthen the robustness and ease of implementation of these imaging techniques. All the work carried out during the thesis allowed to develop new tools to improve the characterization of defects by TFM imaging techniques in terms of position,orientation and sizing.
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