PLANO DE TRABALHO: DISCIPLINA OPTATIVA PROCESSAMENTO DE IMAGENS MÉDICAS

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1 PLANO DE TRABALHO: DISCIPLINA OPTATIVA PROCESSAMENTO DE IMAGENS MÉDICAS PROFESSOR: Alexei Manso Correa Machado

2 1. EMENTA Percepção visual. Modalidades de aquisição e reconstrução tomográfica. Amostragem e quantificação. Filtros no domínio do espaço e da frequência. Técnicas de aumento de contraste. Realce e segmentação. Representação, descrição e reconhecimento de padrões visuais. Registro de imagens. Morfometria baseada em voxels. Teste de hipóteses em estudos envolvendo imagens médicas. 2. JUSTIFICATIVA O uso de imagens para apoio ao diagnóstico e pesquisa científica na área de saúde está presente na grande maioria das especialidades médicas. O profissional que compreende os conceitos envolvidos no processamento e análise de imagens médicas é capaz de utilizar recursos computacionais de hardware e software para esse fim de forma mais eficaz e eficiente. Estudos envolvendo imagens possibilitam a análise de diferenças anatômicas e funcionais entre populações além de proporcionar a descoberta de conhecimento original a respeito da relação entre as variáveis envolvidas. 3. OJETIVOS DA DISCIPLINA Compreender o sistema de percepção visual humano, suas limitações e os artifícios computacionais usados para contornar essas deficiências; Conhecer o processo de aquisição de imagens de diversas modalidades e métodos de reconstrução de imagens através de projeções; Identificar os principais parâmetros relacionados à qualidade visual das imagens através dos conceitos de amostragem e quantização; Caracterizar os principais tipos de ruídos e artefatos presentes nas imagens e os filtros usados para atenua-los;

3 Conhecer os principais métodos de aumento de contraste e realce de bordas; Estudar as técnicas de segmentação de regiões de interesse, tais como órgãos, tecidos e lesões; Analisar os principais descritores relacionados às características espectrais, textura e forma de regiões de interesse; Reconhecer os métodos mais eficazes no reconhecimento de padrões e apoio ao diagnóstico; Compreender os processos de registro rígido e não rígido de imagens médicas, bem como a área de morfometria baseada em voxels; Desenvolver habilidades no uso de programas para processamento de imagens de diversas modalidades; Desenvolver habilidades no uso de programas para estudos envolvendo imagens, através do registro de amostras e análise estatística de diferenças entre populações. 4. CONTEÚDO Percepção visual, anatomia do sistema visual humano e suas limitações; Sinogramas e técnicas de reconstrução tomográfica através de projeções; Conceitos básicos de amostragem e quantificação, bem como suas relações com a qualidade das imagens médicas; Artefatos de baixa e alta frequências, técnicas de remoção e suavização de ruídos através de filtragem no domínio do espaço e da frequência; Histogramas e técnicas de aumento de contraste por equalização, normalização e janelamento; Filtros para realce de bordas; Software para processamento de imagens médicas; Segmentação de regiões de interesse através de limiarização e crescimento de regiões; Representação por região e contorno; Descritores de cor, textura e forma;

4 Classificadores de padrões visuais; Registro rígido e elástico entre imagens de mesma modalidade e entre modalidades distintas; Morfometria baseada em voxels com SPM. Estudos envolvendo imagens médicas, projeto de experimentos, poder estatístico, técnicas de avaliação de resultados, teste de hipóteses e correção de níveis de signifiância. 5. ESTRATÉGIAS DE ENSINO APRENDIZAGEM Preleção dialogada; Exercícios e trabalhos em grupo; Atividades teórico-praticas. 6. AVALIAÇÃO Listas de exercícios: 30 pontos 1 trabalho prático: 30 pontos 1 avaliação escrita individual: 40 pontos 7. PROGRAMA 7.1. Introdução Processamento e reconhecimento de imagens Conceitos básicos de imagens digitais Percepção visual 7.2. Aquisição Modalidades de aquisição Amostragem e quantificação

5 Reconstrução tomográfica 7.3. Realce e Suavização de Imagens Processamento de histogramas Filtragem no domínio do espaço Filtragem no domínio da freqüência 7.4. Segmentação de Imagens Detecção de bordas Limiarização Segmentação orientada por região Segmentação orientada por contorno 7.5. Representação e reconhecimento de padrões Esquemas de representação Descritores de cor, forma e textura Classificadores 7.6. Morfometria baseada em voxels Registro rígido e elástico Projeto de estudos envolvendo imagens Mapeamento estatístico paramétrico 8. CRONOGRAMA AULA DATA PROGRAMAÇÃO 1 14/03 Apresentação do curso 2 21/03 Conceitos básicos de imagens 3 28/03 Percepção visual 4 04/04 Modalidades de aquisição e reconstrução tomográfica 5 18/04 Processamento de histogramas 6 02/05 Filtros de realce e suavização 7 09/05 Segmentação

6 8 16/05 Representação e descrição 9 23/05 Representação e descrição 10 30/05 Métodos de reconhecimento 11 06/06 Registro de imagens e morfometria 12 13/06 Exercícios 13 20/06 Teste 14 27/06 Apresentação de Trabalhos 15 04/07 Teste Repositivo 11/07 Exame Especial 14/07 Encerramento do semestre letivo 15/07 Limite fechamento Diário Eletrônico 18/07 Limite fechamento Diário Eletrônico (especiais) 9. BIBLIOGRAFIA Gonzalez, R., Woods, R. Processamento de Imagens Digitais. Pearson, São Paulo, Birkfellner, W. Applied Medical Image Processing: A Basic Course. CRC Press, Boca Raton, Pedrini, H., Schwartz, W. Análise de Imagens Digitais. Ed. Thompson, São Paulo, Conci, A., Azevedo, E., Leta, F. Computação Gráfica, volume 2, Ed. Campus, Rio de Janeiro, Wu, G., Shen, D. Machine Learning and Medical Imaging, Elsevier, New York, Zhou, S., Greenspan, H., Shen, D., Deep Learning for Medical Image Analysis. Academic Press, New York, Wilson, D., Laxminarayan, S. Handbook of Biomedical Image Analysis.(3 volumes) Springer, Berlin, Dhawan, A. Medical Image Analysis. Wiley-IEEE Press, Hoboken, 2011.