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   Segundo Ballardand Brow (1982) a imagem:
    Ocorre quando um sensor registra a radiação que
     interagiu com objetos físicos.
    Representação do objeto físico.
    Manipulada e interpretada de acordo com a
     necessidade do interessado.

   Matematicamente:
    Função da intensidade do sinal retornado em um
     sensor.
     Função da “intensidade luminosa” refletida no objeto.
     Considera o espaço bidimensional em sua maioria.
   Representação:
     f(x,y)
   Onde:
     x, y : coordenadas espaciais.
    e o valor de f na coordenada espacial (x,y), fornece a
     intensidade, ou seja, o brilho da imagem no ponto.
   Dessa forma, afirma-se que: f(x,y) = i(x,y) *
    r(x,y)
    onde:
      i(x,y) depende da fonte de luz, (0 < i(x,y) <∞);
      r(x,y) depende do tipo de material que compõe o objeto,
       (0 ≤ r(x,y) ≤ 1).
   Para ser adequadapara o processamento
    computacional, uma função f(x,y) precisa ser
    digitalizada tanto espacialmente quanto em
    amplitude.

   A digitalização de:
    (x,y) -> chamamos amostragem da imagem;
    Digitalização da amplitude chamamos de
     quantização em níveis de cinza.
   Representando essa imagem digital temos:




   Cada elemento da matriz:
    Elemento da imagem, pixel.
O processamento de imagens abrange uma
ampla escala de hardware, software e
fundamentos teóricos.
As inovações tecnológicas das últimas
décadas viabilizaram grandes avanços na área da
saúde. Em especial, as tecnologias associadas a
imagens médicas têm oferecido relevantes
contribuições à prática da Medicina moderna. Tais
imagens oferecem não apenas uma forma de
visualização de órgãos, tecidos, ossos e outras
estruturas do corpo de um paciente, mas, também,
meios para monitorar efeitos de tratamentos e
subsídios para o planejamento de cirurgias.
   Na medicina , procedimentos computacionais
    melhoram o contraste ou codificam os níveis
    de intensidade em cores de modo a facilitar a
    interpretação de imagens de raio X e outras
    imagens biomédicas.

   Aplicações:
    Diagnóstico
    Tratamento
    Planejamento cirúrgico
 Segmentação
 Identificar as formas significativas em uma imagens
  afim de fornecer informações para a sua
  interpretação e possível planejamento
 Segmentação   para a identificação:
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  Cirurgia guiada por imagem
 Segmentação   para planejamento
 cirúrgico:
 Segmentação
                Limiar
   ACR-NEMA 1 (1985)           Hardware
    American College of         servidores
     Radiography – National      workstations
     ElectricalManufacturer’
     sAssociation                microcomputadores
                                  pessoais
 ACR-NEMA 2 (1988)              terminais
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                                Sistemas operacionais
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          3dviewnix            -               Unix           UPenn
            Khoros            250              Unix        KhoralRes.Inc
         Data Explorer       8000              Unix            IBM
             AVS            10.000        Unix / Windows     AVS Inc
           Mathlab           7000         Unix / Windows   MathWorksInc

 Photoshop
 PaintShop
 Corel Draw
 ImageJ(free, java, científico, )
   [Ballard e Brown 1982] – Ballard, D.H. and
    Brown, C.M (1982) “Computer Vision”,
    EnglewoodCliffs, New Jersey, Prentice-Hall
    Inc.

   [Gonzalez e Woods 2010] – Gonzalez, R.C.
    and Woods R.E. (2010) “Processamento de
    Imagens Digitais”, São Paulo, Editora Edgard
    Bluncher Ltda.
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Processamento de imagens

  • 2. Segundo Ballardand Brow (1982) a imagem: Ocorre quando um sensor registra a radiação que interagiu com objetos físicos. Representação do objeto físico. Manipulada e interpretada de acordo com a necessidade do interessado.  Matematicamente: Função da intensidade do sinal retornado em um sensor. Função da “intensidade luminosa” refletida no objeto. Considera o espaço bidimensional em sua maioria.
  • 3. Representação: f(x,y)  Onde:  x, y : coordenadas espaciais. e o valor de f na coordenada espacial (x,y), fornece a intensidade, ou seja, o brilho da imagem no ponto.  Dessa forma, afirma-se que: f(x,y) = i(x,y) * r(x,y) onde:  i(x,y) depende da fonte de luz, (0 < i(x,y) <∞);  r(x,y) depende do tipo de material que compõe o objeto, (0 ≤ r(x,y) ≤ 1).
  • 4. Para ser adequadapara o processamento computacional, uma função f(x,y) precisa ser digitalizada tanto espacialmente quanto em amplitude.  A digitalização de: (x,y) -> chamamos amostragem da imagem; Digitalização da amplitude chamamos de quantização em níveis de cinza.
  • 5. Representando essa imagem digital temos:  Cada elemento da matriz: Elemento da imagem, pixel.
  • 6. O processamento de imagens abrange uma ampla escala de hardware, software e fundamentos teóricos.
  • 7. As inovações tecnológicas das últimas décadas viabilizaram grandes avanços na área da saúde. Em especial, as tecnologias associadas a imagens médicas têm oferecido relevantes contribuições à prática da Medicina moderna. Tais imagens oferecem não apenas uma forma de visualização de órgãos, tecidos, ossos e outras estruturas do corpo de um paciente, mas, também, meios para monitorar efeitos de tratamentos e subsídios para o planejamento de cirurgias.
  • 8. Na medicina , procedimentos computacionais melhoram o contraste ou codificam os níveis de intensidade em cores de modo a facilitar a interpretação de imagens de raio X e outras imagens biomédicas.  Aplicações: Diagnóstico Tratamento Planejamento cirúrgico
  • 9.
  • 10.  Segmentação Identificar as formas significativas em uma imagens afim de fornecer informações para a sua interpretação e possível planejamento
  • 11.  Segmentação para a identificação:
  • 12.  Segmentação para planejamento cirúrgico: Cirurgia guiada por imagem
  • 13.  Segmentação para planejamento cirúrgico:
  • 15. ACR-NEMA 1 (1985)  Hardware American College of servidores Radiography – National workstations ElectricalManufacturer’ sAssociation microcomputadores pessoais  ACR-NEMA 2 (1988) terminais  DICOM3 (1992,  Sistemas operacionais 1994) Unix, Linux, ... Digital Imaging MS Windows (NT, XP, ...) Communication in Medicine MacOS
  • 16. Custo/ licença O.S Fornecedor 3dviewnix - Unix UPenn Khoros 250 Unix KhoralRes.Inc Data Explorer 8000 Unix IBM AVS 10.000 Unix / Windows AVS Inc Mathlab 7000 Unix / Windows MathWorksInc  Photoshop  PaintShop  Corel Draw  ImageJ(free, java, científico, )
  • 17. [Ballard e Brown 1982] – Ballard, D.H. and Brown, C.M (1982) “Computer Vision”, EnglewoodCliffs, New Jersey, Prentice-Hall Inc.  [Gonzalez e Woods 2010] – Gonzalez, R.C. and Woods R.E. (2010) “Processamento de Imagens Digitais”, São Paulo, Editora Edgard Bluncher Ltda.