Aplicação de Técnicas de Visão Computacional para Avaliar Qualidade de Radiografias Odontológicas

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1 Aplicação de Técicas de Visão Computacioal para Avaliar Qualidade de Radiografias Odotológicas Costa R. M., Seba Patto V., Souza, R. G. Istituto de Iformática Uiversidade Federal de Goiás (UFG) Caixa Postal Goiâia GO Brasil Cetro de Ciêcias Exatas e Naturais Uiversidade Sagrado Coração Rua Irmã Armida, 0-70 Bauru SP Brasil. Abstract. The digitalizatio of images geerated by x-rays, ultrasoud scas, resoaces ad others have bee popularized maily due to the ease of access ad low cost of devices that allow this operatio. But icorrect digitalizatio ca cause maor disruptios ad affect the diagosis. I this paper we propose a computatioal methodology based o expert kowledge i radiology to assess computatioally the quality of digitalized detal paoramic radiographs. Applyig this methodology, it is possible to create techiques to esure the quality of radiographic imagig. Resumo. A digitalização de images geradas por raio-x, ultrassom, ressoâcia e outros equipametos têm se popularizado pricipalmete devido ao fácil acesso e baixo custo de dispositivos que permitem esta operação. Mas a digitalização icorreta pode causar grades problemas e afetar o diagóstico. Neste trabalho os propomos a apresetar uma metodologia computacioal baseada o cohecimeto do profissioal em radiologia para verificar computacioalmete a qualidade das radiografias paorâmicas digitalizadas. Aplicado esta metodologia, é possível criar uma técica que permita avaliar a qualidade de images radiográficas.. Itrodução Os grades avaços tecológicos e cietíficos a área de radiologia permitem hoe um diagóstico muito mais preciso que as décadas de Novos métodos de diagóstico por imagem forecem ao profissioal visualização das diversas partes do corpo humao, qualquer que sea a radiação ou oda utilizada. Este avaço em couto com a evolução dos dispositivos de digitalização tora a visualização de images em cosultórios cada vez mais acessível. A imagem digital de uma radiografia pode ser obtida por itermédio de diversos modelos de câmeras ou scaers de custo acessível dispoíveis o mercado. Esta facilidade possibilita muitas melhorias como (a) gaho o armazeameto e a recuperação; (b) facilidade a comuicação etre profissioal e paciete; (c) melhoria a visualização, graças a auste de cotraste, brilho e outras técicas de processameto de images; e (d) criação de uma ifra-estrutura para implatação de protuários médicos digitais, além de outras melhorias.

2 Existem vários métodos de digitalizar images, este processo pode ser realizado utilizado scaers de reflexão ou scaers de trasferêcia, câmeras digitais com uma combiação diferete de sesores, etc. Qualquer que sea a forma, o processo de digitalizar a imagem é um dos fatores determiates a qualidade da imagem gerada; sea o quesito resolução ou as cores geradas este processo pode comprometer completamete a imagem. Key e Chapma (00), Pires et al. (004), Geraldeli et al. (00), Satos (00). A digitalização é importate para todo documeto ou imagem que ão pode se perder com o tempo sea pelo motivo de deterioração atural, sea por outro motivo físico, químico, acidetal, etc. que possa comprometer a qualidade do mesmo. Com a evolução da tecologia, outro motivo que emergiu para ustificar a digitalização de images: o tempo para recuperação ou acesso a elas. Porém a grade maioria dos equipametos utilizados os cosultórios odotológicos possui aproximadamete metade da qualidade das images armazeadas pelos filmes radiográficos e ão se tem cohecimeto de uma metodologia computacioal que avalie a qualidade das images adquiridas. Abreu (00). Em virtude da grade utilização destes equipametos os cosultórios, e da falta de uma metodologia computacioal para avaliar as images reproduzidas eles, propomos uma metodologia fudametada em técicas de visão computacioal para avaliar a qualidade das images digitalizadas em cosultórios. Em osso primeiro caso de estudo, foram cosideradas radiografias paorâmicas odotológicas.. Obetivos.. Motivação Os profissioais da saúde, icluido odotólogos, costroem boa parte de seus laudos baseados em diversos tipos de exames laboratoriais e também, em exames baseados em impressões visuais e sesoriais. Detre os diversos artefatos usados para dar suporte aos laudos médicos e ortodôticos, a radiografia é muito utilizada. Trata-se de um exame de baixo custo e boa eficiêcia. Um dos grades desafios atuais do sistema brasileiro de saúde é a criação de um protuário eletrôico, que permita o acesso aos dados de pacietes por diferetes médicos em diferetes lugares e mometos. Para que o sistema de saúde chegue a esse poto, será preciso digitalizar laudos, receitas, diagósticos, resultados de exames laboratoriais, radiografias, etc. Uma maeira de oferecer suporte aos profissioais da área da saúde e de forecer apoio à implatação de protuários eletrôicos é através da verificação de qualidade de radiografias. Este trabalho tem o obetivo de avaliar a qualidade de radiografias. Neste primeiro caso de estudo, foram realizadas avaliações de radiografias paorâmicas odotológicas digitalizadas. Segudo os especialistas colaboradores, qualidade das radiografias é de grade importâcia para a qualidade da avaliação de saúde do paciete e cosequetemete, para o laudo.

3 .. Obetivos O obetivo fial do trabalho é propor uma metodologia computacioal que permita a classificação qualitativa de radiografias digitalizadas baseada o cohecimeto dos especialistas em radiologia. Cotudo, esta etapa do proeto, o obetivo é apeas propor uma metodologia de avaliação. 3. Materiais As radiografias usadas esse estudo foram selecioadas pelos docetes do curso de pósgraduação lato-sesu em Ortodotia da Uiversidade do Sagrado Coração Bauru-SP; Brasil. Para realizar a captura das images foram utilizados equipametos de custo acessível dispoíveis o mercado, Scaers de reflexão para utilização em aplicações domésticas e pequeas empresas, sedo estes: o Epso Stylus CX4700. o Microtek ScaMaker 9800XL. o Plustek OpticPro 600P. 3.. Método A metodologia proposta para este trabalho visa: o Submeter images digitalizadas por diferetes modelos de equipametos à avaliação de especialistas em radiologia. o Comparar os resultados das avaliações dos especialistas com vetores de características extraídos das images. o Criar um paralelo etre as avaliações e as características extraídas. A captura foi realizada utilizado padroização o posicioameto e resolução, seguido proposta de Almeida (000). 3.. Avaliação dos especialistas em radiologia As radiografias paorâmicas selecioadas foram digitalizadas pelos equipametos citados ateriormete. Desta maeira, foram geradas três images para cada radiografia. Em seguida, as images foram avaliadas por especialistas. Um grupo de docetes de um curso de pós-graduação latto-sesu em ortodotia especificou os quesitos para compor a avaliação: o Nitidez este quesito represeta o quato de detalhe a imagem apreseta, o quão fielmete a radiografia reproduz o obeto que foi radiografado, matedo as marges visíveis e reduzida distorção. o Cotraste que represeta a difereça etre as partes claras e escuras da imagem. O ideal é que o cotraste sea médio, apresetado uma escala média de tos de ciza. o Desidade refere-se ao grau de escurecimeto (geral) da radiografia. Sedo ideal que este parâmetro ecotre-se em um ível mediao. Nem tão clara (esbraquiçada) e em tão escura (eegrecida). Cada especialista deveria atribuir otas de 0 a 0 (zero a dez), sedo 0 (zero) a ota mais baixo e 0 (dez) a ota mais alta cada um dos quesitos.

4 Por itermédio desta avaliação é possível motar uma tabela de potuação para cada radiografia digitalizada, coforme demostra o modelo a Tabela. Tabela : Notas atribuídas à radiografia pelo especialista x. Equipameto Nitidez Cotraste Desidade Epso Stylus CX4700??? Microtek ScaMaker 9800XL??? Plustek OpticPro 600P??? Uma ota geral que represeta a avaliação dos especialistas é atribuída a cada radiografia. Esta ota é dada pela equação. (( Nitidez Cotraste Desidade) ) m = i= m Ode: represeta o total de digitalizadores. m represeta o total de especialistas. Através da avaliação é possível criar um rak etre todas as images Extração de características das images Para cada radiografia é extraído um vetor de características médio. As características que compões o vetor são. o Média dos íveis de ciza. o Desvio padrão dos íveis de ciza. o Coeficiete de variação. o Cotraste. o Correlação. o Etropia. o Mometo da difereça iverso. o Segudo mometo agular. Média dos íveis de ciza (md) represeta o valor médio dos íveis de ciza os setores estabelecidos. Desvio padrão dos íveis de ciza (dp) desvio padrão é o desvio dos íveis de ciza em toro da média os setores estabelecidos. Coeficiete de variação (cv) O coeficiete de variação é dado pela equação e retrata o coeficiete de variação dos íveis de ciza os setores selecioados. ()

5 dp cv = () md ode: dp é o desvio padrão; md é a média. Cotraste (co) Mede a preseça de trasição abrupta de íveis de ciza, isto é, as bordas. Baixos valores idicam a ausêcia de bordas a área de iteresse. Neste caso, a matriz de co-ocorrêcia de íveis de ciza apreseta valores cocetrados em toro de sua diagoal pricipal. O cotraste é calculado pela equação 3. Haralick e Shamuga (973). co = ( i ) p i= = i ode: i é o total de lihas da matriz. é o total de coluas da matriz. θ ) (3) p é o valor da célula de liha i, colua distâcia d e âgulo θ. Correlação (cor) mede a depedêcia liear etre os íveis de ciza de pares de pixels. Valores próximos a um implicam uma forte relação etre os íveis de ciza dos pixels. A correlação é dada pela equação 4. Haralick e Shamuga (973). cor = i= = ode: µ i = µ = σi i p i σi σ i p i= = i p i= = i = i= = i µ i µ p i µ i (4) σ = i= = p i µ Etropia (et) A etropia mede a desordem em uma imagem. Quado a imagem ão apreseta textura uiforme, os valores da etropia tedem a ser muito

6 baixos. A etropia alcaça seu valor máximo quado os pixels a área de iteresse apresetam íveis de ciza com valores aleatórios. A etropia é dada pela equação 5. Gozaga e Moreo (004). et p i log i p d =, ) i= = θ (5) Mometo da difereça iverso (mdi) Quado a cocetração dos valores a diagoal da matriz de co-ocorrêcia for máxima, o mometo da difereça iverso atige o valor máximo. O mdi é calculado pela equação 6. Martis (005). mdi = i= = + ( i ) d ) p, θ (6) Segudo mometo agular (sma) Esta medida avalia a uiformidade textural, que é a repetição de pares de íveis de ciza. Quado a área de iteresse apreseta textura uiforme (valores de íveis de ciza próximos) o valor tede para. Caso a área ão sea uiforme o valor tede a 0 (zero). O sma é dado pela equação 7. Haralick e Shamuga (973). sma = i= = p i (7) Para que o vetor de característica represete de forma precisa uma imagem, a mesma foi segmetada em setores. Assim, cada uma das características foi extraída de todos os setores apresetados a figura. A medida que compõe o vetor fial é a média aritmética das medições dos setores as três digitalizações dos diferetes equipametos. Figura : Represetação dos setores a imagem. O vetor de características é associado a cada radiografia assim como o coceito atribuído pelos especialistas. Como o obetivo do trabalho é propor uma metodologia de classificação, foram estabelecidos os coceitos bom, médio e regular que idicam a qualidade da radiografia.

7 Para tal foram selecioadas as radiografias, 7 e 5 (que se ecotram os extremos e a radiografia que se ecotra da metade do rak). Desta forma, os vetores de características das três radiografias selecioadas represetam parâmetros que podem ser utilizados para classificar a qualidade de radiografias paorâmicas odotológicas digitalizadas. Apeas os três coceitos foram utilizados este trabalho (bom, médio e regular), cotudo é possível criar uma classificação maior composta de mais coceitos (ex: ótimo, muito bom, boa, razoável e regular) com a seleção de mais radiografias do rak. Para verificar a qualidade de uma radiografia, é calculada a distâcia euclidiaa dos respectivos vetores de características. A distâcia euclidiaa etre dois vetores de características A e B, pode ser calculada coforme apreseta a equação 8. ( Ai Bi) D( A, B) = (8) i= Ode: é o úmero de características Assim, para verificar a qualidade de qualquer ova radiografia basta calcular a distâcia euclidiaa etre o vetor de características desta e os vetores de características das radiografias que possuem o coceito bom, médio ou regular. Cremos ser possível em um próximo trabalho, costruir uma ferrameta computacioal capaz de avaliar radiografias paorâmicas forecedo parâmetros que auxiliem o diagóstico do radiologista. 4. Resultados A tabela apreseta os valores apurados para a melhor, média e pior radiografia segudo a avaliação dos especialistas com seus respectivos vetores de características. A figura apreseta um gráfico do vetor de características das três images ormalizado pelo valor máximo em percetuais Tabela : Notas e vetor de características das três radiografias selecioadas. Nota md Dp cv co cor et mdi sma 7,83 93,73 36,6 0,4 96,03 36,7 8 6,93 6,9 0,6 4,96 0,45 073,0 49, 878 7,75 4,9 43,9 4,83 0,55 950,0 59,8 68 4,97

8 Figura : Vetores de características ormalizados pelo valor máximo em percetual. É possível observar que os valores são discrimiates, torado possível a aplicação da metodologia proposta 5. Discussão O presete trabalho ão pretede estabelecer parâmetros para classificar qualitativamete radiografias paorâmicas odotológicas digitalizadas e sim propor uma metodologia de avaliação. Os equipametos utilizados são todos de baixo custo, dispoíveis o mercado. A iteção é torar a metodologia acessível ao maior úmero possível de profissioais. Os parâmetros de avaliação relacioados o vetor de características proposto podem ser reavaliados. Outros parâmetros além destes podem ser iseridos, permitido uma avaliação mais completa. A criação de um baco de images com um úmero maior de digitalizações e um rol maior de avaliadores pode cotribuir muito para o eriquecimeto da metodologia proposta. 6. Coclusão O trabalho apreseta que é possível criar uma ferrameta computacioal capaz de avaliar qualitativamete radiografias digitalizadas. Pretede-se dar cotiuidade ao trabalho aumetado o úmero de images e também a participação de maior úmero de especialistas avaliadores.

9 Esta metodologia pode ser aplicada para outros tipos de radiografias, possibilitado a costrução de ferrametas computacioais. A iteção ão é substituir o cohecimeto do especialista em radiologia, mesmo porque toda a metodologia depede diretamete do cohecimeto deste, e sim forecer ferrametas de apoio ao profissioal. A aplicação desta metodologia pode aida progredir para avaliação de outras características de uma radiografia, ão apeas a avaliação de qualidade, mas também idicadores que auxiliem a tomada de decisões pelos profissioais. 7. Agradecimetos Aos docetes e aluos do curso de pós-graduação lato-sesu em ortodotia da Uiversidade do Sagrado Coração Bauru-SP; Brasil. 8. Referêcias Abreu M. V., Arauo A. A., Ferreira E. F., Neto F. H. (00) Imagem Radiográfica Digital Odotológica, abreu.pdf, Março. Almeida S. M., Oliveira A. E. F, Pagaii G. A., Haiter Neto F., Bóscolo F. N. (000) Avaliação da qualidade das images digitais adquiridas com diferetes resoluções em um sistema de armazeameto de fósforo, Pesquisa Odotológica Brasileira v.4,.3, p. 6-67, Julho/Setembro. Geraldeli F. E., Carvalho A. C. P., Koch H. A., Azevedo, A. C. P. (00) Produção de material istrucioal para o esio da radiologia por meio da digitalização de images, Radiol Bras v.35,., p. 7-30, Jaeiro. Gozaga, A., Moreo, R.P. (004) Biometric Method for Persoal Autheticatio Based o Iris Texture Features, I: The 4th IASTED Iteratioal Coferece o Visualizatio, Imagig, ad Image Processig, Vol., p. -5. Haralick, R.M.; Shamuga, M.K. (973) Computer classificatio of reservoir sadstoes, IEEE Tras. o Geosciece Electroics, Vol., o. 4, p Key A. R. e Chapma S. (00) Requisitos de resolução digital para textos: métodos para o estabelecimeto de critérios de qualidade de imagem, Rio de Jaeiro, ª ed., cap 5. Martis, S. P. (005) Classificação de images textural de images radarsat- para discrimiação de alvos agrícolas, São José dos Campos, INPE, Istituto Nacioal de Pesquisas Espaciais, Dissertação de Mestrado. Pires, S. R., Medeiros, R. B. e Schiabel H. (004) Baco de images mamográficas para treiameto a iterpretação de images digitais, Radiol Bras v.37,.4, p , Abril. Satos V. (00) Segmetação de Images Mamográficas para Detecção de Nódulos em Massa Desas, /publico/Viviatol.pdf, Abril.

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