Aplicação de técnicas de Realidade Virtual para representação de fetos a partir de imagens bidimensionais de ultra-som

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1 Aplicação de técnicas de Realidade Virtual para representação de fetos a partir de imagens bidimensionais de ultra-som Rosiane Wolf Luz, Lígia Garcia Hermosilla, Fátima L. S. Nunes, Marcio E. Delamaro, Antonio Carlos Sementille, José Remo F. Brega, Ildeberto Ap. Rodello. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação UNIVEM Centro Universitário Eurípides de Marília - Av. Hygino Muzzi Filho, Campus Universitário Marília (SP) Brasil - Telefone: (14) rosiwluz@terra.com.br, h.ligia@uol.com.br, fatima@fundanet.br Resumo Este trabalho apresenta uma representação tridimensional de estruturas de feto, geradas dinamicamente a partir de medidas extraídas de imagens bidimensionais de ultra-som obstétrico. Técnicas de processamento de imagens são aplicadas na imagem original para realçar e extrair características. Um código fonte em VRML é gerado dinamicamente permitindo a interação do usuário com as estruturas modeladas. Palavras-chave: representação tridimensional, feto, ultra-som, processamento de imagens. Abstract This work presents a three-dimensional representation of fetus structures, dynamically generated from measures extracted of obstetric ultrasound images. Image processing techniques are applied in the original image to enhance and extract features. A VRML code is dynamically generated allowing the interaction between users and modeled structures. Key-words: three-dimensional representation, fetus, ultrasound, image processing. 1. Introdução Ferramentas computacionais têm auxiliado inúmeros profissionais da área médica na visualização e manipulação de objetos tridimensionais. Almeida [1] afirma que os especialistas da área médica dispõem dos mais variados tipos de exames que resultam em imagens bidimensionais utilizadas para analisar estruturas do corpo humano. Assim, pode-se obter diagnósticos precisos e selecionar o tratamento adequado. As imagens tridimensionais (3D) permitem uma melhor investigação dos objetos, podendo também proporcionar efeitos com maior grau de realismo, essencial para o desenvolvimento de sistemas em Realidade Virtual. Manssour [2] lembra que as técnicas de Ultra-som (US) estão entre os maiores avanços tecnológicos da medicina aplicados à obstetrícia e ginecologia nas últimas décadas. No entanto, algumas limitações precisam ser evidenciadas, como a presença de ruídos e artefatos, que prejudicam a análise fetal, a dificuldade de visualização do feto devido ao seu posicionamento durante o exame e a necessidade de interferência ativa do operador para

2 obtenção de imagens compreensíveis. Apesar de existirem diversos equipamentos de ultrasom que geram imagens tridimensionais comercialmente disponíveis, limitações como o tempo requerido para a reconstrução da imagem e o alto custo desses equipamentos podem inviabilizar aplicações em vários hospitais e clínicas. A partir dessas considerações, o objetivo deste trabalho é a representação tridimensional do feto, obedecendo ao posicionamento das estruturas que são identificadas pelo processo de segmentação da imagem bidimensional. Pretende-se proporcionar a interação do usuário com a estrutura tridimensional modelada, criando uma alternativa de menor custo para a identificação e visualização tridimensional das estruturas fetais. 2. Trabalhos Existentes Alguns pesquisadores têm se dedicado ao desenvolvimento de técnicas de segmentação para imagens de US fetal. Subramanian et al. [3] desenvolveram um trabalho para segmentar e analisar imagens 2D de US fetal, utilizando crescimento de região e uma variação do algoritmo split e merge. Este trabalho explorou a combinação de técnicas e a coerência das imagens quadro a quadro, acelerando o processo de segmentação e tornando-se uma robusta técnica de detecção de características. Nualsawat et al. [4] afirmaram que obtiveram sucesso em testes com imagens de US, utilizando um procedimento em três etapas (filtros para suavizar ruídos, Threshold para binarizar a imagem e para segmentar as estruturas de interesse, o algoritmo "core area"). Essas pesquisas, no entanto, tiveram o objetivo de segmentar a imagem, não se preocupando com a fase posterior à identificação das estruturas. A preocupação com a representação de estruturas fetais pode ser observada no sistema InVivo-ScanNT, que permite a aquisição de imagens de US, processamento e visualização 3D, sendo, segundo Sakas [5], uma alternativa de baixo custo em relação às técnicas de US 3D. A metodologia do sistema consiste na utilização das técnicas de filtros gaussianos e aplicação de mediana para pré-processamento e algoritmos de crescimento de região e split e merge para segmentação. Outro exemplo interessante é o trabalho dos pesquisadores da Carolina do Norte. Ackerman et al. [6] utilizaram a Realidade Aumentada (uma variação da Realidade Virtual que combina objetos reais com objetos sintéticos) para projetar, no corpo da própria paciente, imagens sintéticas geradas a partir do resultado do exame de US. O trabalho aqui apresentado inclui os dois tipos de sistemas citados nesta seção, objetivando tanto segmentar imagens de US como representá-las tridimensionalmente. 3. Metodologia A Figura 1 apresenta um diagrama esquemático da ferramenta construída. As imagens de US são provenientes de um filme, sendo que o operador é responsável por captar e selecionar aquelas mais relevantes. Um exemplo dessas imagens é mostrado na Figura 2a. São consideradas apenas imagens a partir dos seis meses de gestação, fase em que o corpo fetal está totalmente formado. Após a aquisição da imagem são aplicadas técnicas de processamento de imagens para destacar as estruturas de interesse. Primeiro, aplica-se a Equalização (Figura 2b) e Splitting (Figura 2c) para aumentar o realce de contraste. Um procedimento de Limiarização adaptado para as imagens de US segmenta as imagens realçadas anteriormente (Figura 2d). Para eliminar ruídos, aplica-se a técnica de crescimento de região e detecção de bordas, resultando em uma imagem que contém somente as regiões de interesse (Figura 2e) que fornecerão os parâmetros necessários para a construção das estruturas 3D.

3 Imagem US Fetal 2D Tratamento da Imagem Segmentação de US 2D Extração de Medidas Chamadas a Funções Representação solicitada Técnicas de RV para interação ações reações Usuário Figura 1: Diagrama esquemático da ferramenta construída (c) (d) (e) Figura 2: Sistema para a segmentação de estruturas fetais. Imagem original de um antebraço; Imagem após aplicação da equalização; (c) Imagem após Splitting; (d) Imagem após Limiarização; (e) Imagem Segmentada e pronta para a chamada da Construção da Imagem 3D Com a imagem segmentada, é possível obter as medidas da estrutura de interesse e definir as características de posicionamento. Um programa em Java recebe os parâmetros extraídos e constrói um código-fonte em VRML (Figura 3a) para gerar a estrutura de interesse 3D (Figura 3b). A junção de todos os objetos modelados permite a formação do corpo inteiro do feto. Uma vez construído, este pode ser manipulado a fim de permitir a visualização das estruturas em diversos ângulos. O programa fonte em VRML pode ser gravado separadamente para cada estrutura ou em um único bloco, formando o corpo inteiro do feto. Utilizando um browser em conjunto com um plug-in adequado (Cortona e Cosmos, por exemplo) pode-se visualizar e manipular a estrutura 3D gerada. Assim, o feto pode ser visualizado em posições que inicialmente não foram obtidas nas imagens bidimensionais, podendo auxiliar na percepção de deformidades físicas. Para realçar esta percepção, o sistema fornece ao usuário uma estrutura idêntica àquela que ele solicitou, mas com os parâmetros de um feto normal, de acordo com a semana de

4 gestação, a fim de fazer uma comparação entre o feto normal e o gerado a partir das medidas fornecidas. O usuário pode perceber visualmente a presença de alguma malformação fetal. O sistema utiliza dispositivos convencionais, possibilitando que a sua execução seja possível a usuários que não possuem equipamentos não convencionais de Realidade Virtual. A Figura 4a ilustra a imagem de um feto normal, com 27 semanas de gestação, com a construção dinâmica das estruturas do feto de acordo com os parâmetros passados pelo usuário obedecendo ao tamanho e grau de posicionamento. A Figura 4b apresenta a imagem do feto normal, de acordo com a semana de gestação, que o sistema fornece para a comparação. A Figura 5a ilustra a imagem do mesmo feto com malformações físicas na cabeça, braço direito e na tíbia direita, também com a alteração dinâmica das estruturas do feto, considerando os parâmetros passados pelo usuário. A Figura 5b apresenta a imagem do feto ideal, permitindo que o usuário perceba a existência de uma anomalia. Figura 3: Modelagem tridimensional; Passagem de parâmetros do braço direito e geração do código-fonte; Modelagem do braço de acordo com os parâmetros passados Figura 4: Modelagem do feto. Fornecido pelo usuário, Feto normal gerado pelo programa. Neste caso não há desigualdade e malformações. É considerado um feto normal. Figura 5: Modelagem do feto. Fornecido pelo usuário. Feto ideal, gerado pelo programa. Comparação entre fetos, onde há desigualdade e malformações na cabeça, no braço direito e na tíbia direita.

5 4. Conclusões A arquitetura projetada do sistema permite que qualquer estrutura segmentada na imagem bidimensional de ultra-som obstétrico seja representada tridimensionalmente e manipulada pelo usuário. Assim, é possível que os interessados visualizem projeções do feto não obtidas nas imagens bidimensionais originais. A geração dinâmica do programa fonte faz com que o sistema seja independente das características identificadas em cada caso, pois a posição, o tamanho e outros aspectos das estruturas a serem representadas podem ser totalmente variáveis, uma vez que são fornecidos através de parâmetros. O fato de gravar um arquivo externo com o código fonte permite que a estrutura seja visualizada inúmeras vezes, a partir de um ambiente que reconheça o código VRML. O sistema pode contribuir em dois campos importantes: na manipulação das estruturas tridimensionais para a visualização do feto a partir de ângulos não obtidos em imagens bidimensionais e na segurança e clareza no auxílio de detecção de deformidades físicas por não obter placenta e demais ruídos nas imagens. 5. Referências Bibliográficas 1. Almeida, Antônio Bittencourt de. (1998) Usando o Computador para Processamento de Imagens Médicas. Revista Informática Médica, v.1, n.6- Nov/Dez. Setembro. 2. Manssour, Isabel Harb. (1998) Visualização Colaborativa de Dados Científicos com Ênfase na Área Médica. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Exame de Qualificação. Porto Alegre. 3. Subramanian Kalpathi R. et al. Interactive Segmentation and Analysis of Fetal Ultrasound Images. Springer Computer Science, Springer Verlag, New York, Nualsawat Hiransakolwong, Piotr S. Windyga, Kien A. Hua FASU: A Full Automatic Segmenting System for Ultrasound Images Proceedings of the IEEE Workshops on Applications of Computer Vision (WACV 02) /02. IEEE Sakas, Georgios. InViVo-ScanNT: Freehand 3D Ultrasound Acquisition, Processind, and Visualization. CG topics, 1,1999. Disponível em: < Acessado em: 04 de março de Ackerman, J. (2000) Augmented Reality Technology UNC Ultrasound/Medical Augmented Reality Research. University of North Carolina at Chapel Hill.