Cálculo do Diâmetro Fronto-occipital para Diagnóstico de Anomalias em Imagens de MRI

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1 Cálculo do Diâmetro Fronto-occipital para Diagnóstico de Anomalias em Imagens de MRI Lucas G. A. de Oliveira 1, Weslley K. R. Figueredo 1, Geraldo Braz Junior 1 1 Centro de Ciências Exatas e Tecnologia Universidade Federal do Maranhão (UFMA) São Luís MA Brazil lucas.luke.150@gmail.com, weslleykelson1@gmail.com, ge.braz@gmail.com Abstract. Computer vision develops theory and technology for building artificial systems that obtain information from images or any multidimensional data. Its applicability in the medical sector have enabled numerous advances regarding the decisions taken by diagnostic images. The desired objective of this paper is to develop a front-occipital diameter meter using MRIs through calculations that would help in the diagnosis of various congenital and postnatal anomalies, such as microcephaly. Resumo. A visão computacional desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação de imagens ou quaisquer dados multidimensionais. Sua aplicabilidade no setor médico têm possibilitado inúmeros avanços a respeito das decisões tomadas por diagnósticos de imagens. O objetivo almejado deste trabalho é desenvolver um medidor de diâmetro fronto-occipital utilizando ressonâncias magnéticas através de cálculos que auxiliariam no diagnóstico de diversas anomalias congênitas e pós-natais, tal como a microcefalia. 1. Introdução O cálculo radiológico de medidas, tal como o diâmetro fronto-occipital, permite uma melhor avaliação do crescimento do crânio e diagnóstico de anormalidades. Uma simples inspeção radiológica também pode não ser suficiente em casos onde o índice craniano está muito próximo do limite do normal, portanto, nesses casos, deve-se usar outros métodos diagnósticos, como a tomografia computadorizada. Portanto, estes exames radiográficos são importantes e auxiliam no estudo do crânio, mas devem ser evitados devido a radiação ionizante. (PEREIRA, 2008) Sistemas de diagnóstico computadorizados são sistemas computacionais acoplados a equipamentos médicos que funcionam como uma segunda opinião, analisando as imagens médicas e auxiliam na tomada de decisão do médico. Estes sistemas utilizam técnicas de visão computacional, dentre elas, processamento de imagens, reconhecimento de padrões, inteligência artificial. Sistemas como este costumam exigir um alto desempenho, o que leva, infelizmente, ao seu baixo uso em aplicações reais. Outro empecilho é a necessidade de uma equipe multidisciplinar para desenvolver hardware e software específicos.

2 Umas das motivações para a automatização da medição do diâmetro o frontooccipital foi devido ao fato que a metodologia utilizada pelo estudo consultado para a realização deste trabalho se dava de forma manual. Como um estudo de referência para este trabalho, temos (PEREIRA, 2008) que realiza medidas dos diâmetros cranianos e compara com medidas de outras literaturas. Este trabalho avaliou diversos pacientes, crianças brasileiras sem doenças cranianas. Neste estudo, dentre outras medidas, foi calculado o diâmetro fronto-occipital (FO), que é a medida do maior diâmetro da região frontal até a região occipital. Foi então constatado que o crescimento do diâmetro fronto-occipital apresenta uma velocidade de crescimento maior que os demais diâmetros. O propósito deste estudo é desenvolver um software medidor de diâmetro fronto-occipital utilizando ressonâncias magnéticas. Esse cálculo auxiliaria no diagnóstico de diversas anomalias congênitas e pós-natais, assim como a microcefalia. Além de ajudar no acompanhamento e estudo do desenvolvimento craniano. 2. Metodologia Utilizando fatias extraídas das ressonâncias magnéticas do banco OpenfMRI, pudemos realizar o processo descrito nessa seção. Para a realização do cálculo do diâmetro fronto-occipital decidimos utilizar o tálamo como região de referência, o qual será usado como template para identificação do mesmo, nas demais imagens. Selecionamos uma imagem de ressonância qualquer e recortamos a região do tálamo. Após a seleção das fatias necessárias, as imagens são convertidas para escala de cinza a fim de iniciar o procedimento de extração da cabeça do paciente e remoção de ruídos na imagem. Então, estas são redimensionadas, pois durante o processo de template matching percebeu-se a necessidade de uma normalização das imagens, visto que o template aplicado resulta num match na figura com tamanho aproximado, além de permitir o trabalho com imagens de diferentes tamanhos. Template matching é uma técnica computacional de processamento de imagem utilizada para identificar padrões ou pequenas imagens em uma imagem maior. Uma imagem base chamada de template é selecionada. Em seguida, essa imagem percorre uma imagem maior em busca de um ponto de interseção onde ocorre o match, local mais semelhante entre o template e a imagem. Durante os testes realizados, esse método se mostrou mais eficaz e mais rápido do que outros, tais como algoritmos de reconhecimento de padrões. Pois o tálamo possui uma forma mais definida e fácil de identificar, sendo estas características importantes para a utilização do template matching. A seguir, é aplicado um threshold pra destacar a região da cabeça, gerando figura 2. O threshold ou limiar permite separar regiões de uma imagem baseada na intensidade dos pixels. Dependendo das características de que se deseja extrair, deve-se escolher um valor de intensidade ou limite que será usado para distinguir os pixels. A limiarização altera os valores dos pixels da imagem de maneira a separar as estruturas de interesse do fundo da imagem. Valores maiores que o valor escolhido são associados a uma intensidade específica e os menores a outra, geralmente branco e preto, respectivamente.

3 Em seguida utiliza-se a função findcontours do OpenCV, biblioteca de funções para processamento de imagens, para encontrar todos os contornos da imagem. O maior contorno é selecionado, sendo este da cabeça, e todos os demais são removidos. Aplicase então um canny, outra função da biblioteca supracitada, para selecionar a borda do contorno. Depois se aplica um dilate pra unir os pontos das bordas (edges), obtendo-se assim o contorno da cabeça. Figura 1. Exemplo de fatia de MRI Figura 2. Exemplo de threshold Na etapa seguinte, é feito o matching template sobre a imagem não processada. É nesta parte em que o tálamo é identificado. Após a identificação, são geradas as coordenadas centrais do retângulo gerado no matching. Vide figura 3, na qual o retângulo vermelho é feito em torno do tálamo identificado. No último estágio do processo, o centro do match do tálamo é selecionado e partir dele lança-se uma reta à direita do ponto e move-se ela em 15 graus em sentido horário. O resultado é comparado com a imagem das edges. No ponto de encontro entre a reta e a edge mais externa, obtém-se a região occipital, depois movemos a mesma reta, a partir da origem, 195 graus. Novamente, no ponto de intercessão entre a reta e a edge mais externa, obtemos a região frontal. Um retângulo é formado com esses dois pontos e calcula-se a diagonal em medida de pixels, com uma margem de erro de um pixel. Ao final, a diagonal é divida pela escala da imagem, que nas ressonâncias magnéticas utilizadas é de 10 pixels por centímetro. Obtendo-se o resultado da figura 5.

4 Figura 3. Exemplo de template matching Figura 4. Exemplo de borda resultante do canny 3. Resultados O resultado é gerado em dois arquivos de texto com o tamanho da imagem e estatísticas. Como resultado do processamento de 99 imagens diferentes, foram encontrados os seguintes resultados: média aritmética de 19,4736 cm, variância de 0, e desvio padrão de Abaixo é apresentada uma tabela com alguns dos diâmetros resultantes e uma imagem ilustrando o resultado, na qual o diâmetro originado pelo processo é representado por uma linha verde.

5 Figura 5. Exemplo de resultado final O resultado deste se mostra bastante promissor, principalmente quando comparado aos resultados obtidos no trabalho do artigo Determinação radiológica do índice e do tamanho craniano por mensuração dos diâmetros cranianos em uma população infantil brasileira (2008), o qual foi utilizado como base para este projeto. Foi possível constatar que o resultado foi consistente, principalmente na diferença entre o diâmetro fronto-occipital feminino e masculino. Como foi constatado nas medidas reais extraídas do artigo supracitado, o diâmetro masculino é de tamanho maior em relação ao feminino na mesma idade. Porém, não foi possível obter o diâmetro para idades acima de 20 anos. Então, assumiu-se que o valor era o mesmo para idades entre 18 e 19, pois a partir desta idade o diâmetro não demonstra alterações relevantes. Tabela 1. Exemplo de resultados para 20 imagens diferentes

6 4. Conclusão Os resultados obtidos neste projeto foram bastante satisfatórios. E nos permitiu automatizar a maneira de cálcular o diâmetro fronto-occiptal, que pode ser utilizado para identificar certas anomalias ou para indicar um possível caso de microcefalia. Neste projeto foi utilizado um banco de ressonâncias com 119 imagens, sendo que uma estava cortada na região occiptal, impedindo sua medição. Mesmo assim, o banco de imagens foi uma ferramenta muito importante para o desenvolvimento da aplicação. Como trabalhos futuros pretendemos desenvolver métodos automáticos de calcular outras medidas cranianas e, utilizando-as, conseguir diagnosticar anomalias específicas. Referências Pereira, I. M. R.; Filho, A. A. B.; Alvares, R. A.; Palomari, E. T.; Nani,L. (2008) Determinação radiológica do índice e do tamanho craniano por mensuração dos diâmetros cranianos em uma população infantil brasileira. Pernet C. R., McAleer P., Latinus M., Gorgolewski K. J., Charest I., Bestelmeyer P. E. G., et al.. (2015). The human voice areas: spatial organisation and inter-individual variability in temporal and extra-temporal cortices. Neuroimage 119, Gordon IRS. Measurement of cranial capacity in children. Br J Radiol. 1966; 39: Bradski G, Kaehler A. Learning OpenCV, O'Reilly, 2008.