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IX Semana da Informática Biomédica - 2011


    Equação de Difusão em Imagens
               Médicas

    Autores:
   Antonio Carlos da S. Senra Filho
   Luiz Otávio Murta Junior



Laboratório CSIM – Computação em Sinais e Imagens Médicas
Departamento de Computação e Matemática (DCM)
Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto
Universidade de São Paulo – campus Ribeirão Preto
Imagens Médicas
Imagens Médicas

   Formação da Imagem    Artefatos Diversos




                          Exibição/Compressão
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Imagens Médicas

     Aquisição e processamento digital;
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         Ressonância Magnética Nuclear
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Utilização de algoritmos que visam melhorar ou realçar características da imagem.

Remoção de ruído (artefato)
   Aumento da SNR
   Melhoria da Qualidade de Imagem (Melhoria no diagnóstico)
   Requesito inicial para processamentos futuros (Segmentação de Imagens)
Filtro Espacial

 Filtro para atenuação de ruído (aumento na SNR) proporcionada no espaço
 de escala.
    Filtros:
                  Gaussiano
                  Médias Móveis
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 Filtro para atenuação de ruído (aumento na SNR) proporcionada no espaço
 de escala.
    Filtros:                                Solução da Equação de Difusão
                   Gaussiano                         ∂I
                                                        =D. ∇ 2 I
               

                                                     ∂t
                  Médias Móveis
Suavização
Suavização
   Preservação de Bordas. (Perona e Malik, 1990)
Filtro Anisotrópico Clássico

   Critério de suavização por região
   Seleção do coeficiente de difusão segundo a função g(grad[I])



                                 Quanto maior o gradiente local (janela 3x3), menor
                                 será o valor do coeficiente de difusão.

                                 Em cada janela de convolução aplica-se uma
                                 suavização isotrópica com valores de D definidos pelo
                                 gradiente.




                    Bordas                   Gradiente Alto

                    Fundo                    Gradiente Baixo
Filtro Anisotrópico Clássico

   Modelos para a curva g([I])



                                               2
                       g( ∇ I )=exp(−(∥∇ I∥/k ) )



                                      1
                       g( ∇ I )=            2
                                     ∥∇ I∥
                                 1+(       )
                                        k

OBS.: Funções monotonicamente decrescentes
SNR
Relação Sinal-Ruído (SNR) em relação à difusão isotrópica (coeficiente de difusão) e para
difusão anisotrópica clássica (coeficiente kappa)
Aplicação

   Pode ser aplicada em várias modalidades de imagens digitais.


   Reflete um aumento em SNR para valores bem determinados de k e D.


   Preservação de fronteira entre regiões distintas na imagem. Melhoria na
    aplicação de processamentos futuros.


   Processo rápido, cerca de 1 segundo para imagens 256x256, 5 iterações.
    (Operações no espaço de escala)
Agradecimentos




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  • 1. IX Semana da Informática Biomédica - 2011 Equação de Difusão em Imagens Médicas Autores:  Antonio Carlos da S. Senra Filho  Luiz Otávio Murta Junior Laboratório CSIM – Computação em Sinais e Imagens Médicas Departamento de Computação e Matemática (DCM) Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto Universidade de São Paulo – campus Ribeirão Preto
  • 3. Imagens Médicas Formação da Imagem Artefatos Diversos Exibição/Compressão Aquisição de Dados Tranformações Conversão AD-DA
  • 4. Imagens Médicas Aquisição e processamento digital;  Radiodiagnóstico (Tela Filme para RD)  Ressonância Magnética Nuclear  Medicina Nuclear  Ultrassom Utilização de algoritmos que visam melhorar ou realçar características da imagem. Remoção de ruído (artefato) Aumento da SNR Melhoria da Qualidade de Imagem (Melhoria no diagnóstico) Requesito inicial para processamentos futuros (Segmentação de Imagens)
  • 5. Filtro Espacial Filtro para atenuação de ruído (aumento na SNR) proporcionada no espaço de escala. Filtros:  Gaussiano  Médias Móveis
  • 6. Filtro Espacial Filtro para atenuação de ruído (aumento na SNR) proporcionada no espaço de escala. Filtros: Solução da Equação de Difusão Gaussiano ∂I =D. ∇ 2 I  ∂t  Médias Móveis
  • 8. Suavização  Preservação de Bordas. (Perona e Malik, 1990)
  • 9. Filtro Anisotrópico Clássico  Critério de suavização por região  Seleção do coeficiente de difusão segundo a função g(grad[I]) Quanto maior o gradiente local (janela 3x3), menor será o valor do coeficiente de difusão. Em cada janela de convolução aplica-se uma suavização isotrópica com valores de D definidos pelo gradiente. Bordas Gradiente Alto Fundo Gradiente Baixo
  • 10. Filtro Anisotrópico Clássico  Modelos para a curva g([I]) 2 g( ∇ I )=exp(−(∥∇ I∥/k ) ) 1 g( ∇ I )= 2 ∥∇ I∥ 1+( ) k OBS.: Funções monotonicamente decrescentes
  • 11. SNR Relação Sinal-Ruído (SNR) em relação à difusão isotrópica (coeficiente de difusão) e para difusão anisotrópica clássica (coeficiente kappa)
  • 12. Aplicação  Pode ser aplicada em várias modalidades de imagens digitais.  Reflete um aumento em SNR para valores bem determinados de k e D.  Preservação de fronteira entre regiões distintas na imagem. Melhoria na aplicação de processamentos futuros.  Processo rápido, cerca de 1 segundo para imagens 256x256, 5 iterações. (Operações no espaço de escala)
  • 13. Agradecimentos Obrigado pela atenção