Informática Aplicada a Imagens MCP - 5840



Documentos relacionados
Metodologia Científica Informática MCP

Capítulo 5 Filtragem de Imagens

Universidade Federal do Rio de Janeiro - IM/DCC & NCE

Informática Aplicada a Radiologia

REPRESENTAÇÃO DA IMAGEM DIGITAL

Filtragem. pixel. perfil de linha. Coluna de pixels. Imagem. Linha. Primeiro pixel na linha

Universidade Federal de Alagoas Instituto de Matemática. Imagem. Prof. Thales Vieira

Operações Algébricas e Lógicas. Guillermo Cámara-Chávez

29/08/2011. Radiologia Digital. Princípios Físicos da Imagem Digital 1. Mapeamento não-linear. Unidade de Aprendizagem Radiológica

Filtragem Espacial. (Processamento Digital de Imagens) 1 / 41

FILTRAGEM ESPACIAL. Filtros Digitais no domínio do espaço

RUÍDOS EM IMAGENS FILTRAGEM DE RUÍDOS. o Flutuações aleatórias ou imprecisões em dados de entrada, precisão numérica, arredondamentos etc...

Transformada de Hough. Cleber Pivetta Gustavo Mantovani Felipe Zottis

Aula 2 Aquisição de Imagens

Introdução do Processamento de Imagens. Julio C. S. Jacques Junior

2.1.2 Definição Matemática de Imagem

Processamento de Imagem. Prof. MSc. André Yoshimi Kusumoto

José Eustáquio Rangel de Queiroz Herman Martins Gomes

SEL-0339 Introdução à Visão Computacional. Aula 2 Processamento Espacial (Parte 2)

Capítulo II Imagem Digital

Universidade Federal de Goiás Instituto de Informática Processamento Digital de Imagens

Fundamentos de Imagens Digitais. Aquisição e Digitalização de Imagens. Aquisição e Digitalização de Imagens. Aquisição e Digitalização de Imagens

SEL Visão Computacional. Aula 2 Processamento Espacial

Processamento de Imagens Digitais

Introdução ao processamento de imagens e OCTAVE. Julio C. S. Jacques Junior juliojj@gmail.com

Figura 01: Aplicações do Filtro Espacial Passa-Baixa.

SEGEMENTAÇÃO DE IMAGENS. Nielsen Castelo Damasceno

SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS EM PLACAS AUTOMOTIVAS

Processamento Digital de Imagens

Aula 4 - Processamento de Imagem

PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS

Restauração de Imagens. Tsang Ing Ren George Darmiton da Cunha Cavalcanti UFPE - Universidade Federal de Pernambuco CIn - Centro de Informática

Processamento de Imagens COS756 / COC603

Profa. Dra. Soraia Raupp Musse Thanks to Prof. Dr. Cláudio Rosito Jung

29/08/2011. Radiologia Digital. Princípios Físicos da Imagem Digital. Unidade de Aprendizagem Radiológica. Professor Paulo Christakis

4.2. Técnicas radiográficas especiais

Tomografia Computadorizada I. Walmor Cardoso Godoi, M.Sc. Aula 04. Sistema Tomográfico

Universidade Federal Rural de Pernambuco Departamento de Informática e Estatística Mestrado em Biometria

MEDICINA NUCLEAR Lidia Vasconcellos de Sá 2011

Reconhecimento de Objectos

Encontrando a Linha Divisória: Detecção de Bordas

Trabalho 2 Fundamentos de computação Gráfica

Plano da aula de hoje

Processamento de Imagem

Operações Pontuais. Guillermo Cámara-Chávez

Estrutura do Curso...

(b) Domínio espacial Reescalamento dos níveis de cinza Integração Diferenciação

SUBÁREA DE FÍSICA E QUÍMICA PLANEJAMENTO ANUAL PARA A DISCIPLINA DE FÍSICA 2ª SÉRIE DO ENSINO MÉDIO Identificação e Conteúdo Programático

Tomografia por emissão de pósitrons (PET) Pedro Bastos Costa

Processamento de Imagens

PACS e Compressão de Imagens Médicas

APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS NA CARACTERIZAÇÃO QUANTITATIVA DE MATERIAIS COMPÓSITOS

Processamento de Imagem. Prof. Herondino

A limiarização é uma das abordagens mais importantes de segmentação de imagens. A limiarização é um caso específico de segmentação.

Processamento de histogramas

Capítulo I Processamento de Sinal

Tópicos Imagens Médicas Ultrassonografia Ultrassonografia Ultrassonografia Doppler Ecocardiografia Doppler espectral fluxo a cores

Prof. Daniel Hasse. Multimídia e Hipermídia

CALIBRAÇÃO DE APARELHOS DE RAIO X EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA DE CRÂNIO E TÓRAX

Princípio da formação de imagem e sua aplicação na cardiologia intervencionista. Patrícia Lopes Barbosa patricialb7@gmail.com

+O O ESTADO DA ARTE NA RADIOLOGIA NO SÉC. XXI

Oficina de Multimédia B. ESEQ 12º i 2009/2010

DIP UM SOFTWARE PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS

SEL-0339 Introdução à Visão Computacional. Aula 2 Processamento Espacial

CENTRO UNIVERSITÁRIO UNISEB TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO BACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÂO

Tratamento da Imagem Transformações (cont.)

Quadro Segmentação de Imagens

2 Método sísmico na exploração de petróleo

FÍSICA DAS RADIAÇÕES. Prof. Emerson Siraqui

3. FORMAÇÃO DA IMAGEM

Instituto de Ensino Superior COC Engenharia de Computação

PACS. III Encontro Sul Brasileiro de Engenharia Clínica. Santa Casa de Porto Alegre, RS. 24 de Novembro de 2012

Processamento Digital de Imagens Aula 04

Gramática Visual. Composição

Morfologia Matemática em Imagens de Ressonância. Conceitos novos: Granulometria, Morfologia Condicional e com Reconstrução

FUNDAÇÃO PRESIDENTE ANTÔNIO CARLOS - FUPAC

Tomografia Computadorizada

)LJXUD8PGRVSDUHV'SDUDFRQYROXomRTXHWHPRPHVPRHIHLWRGR NHUQHOGD)LJXUD

- Representação da Informação pelo computador - Sistemas de Numeração - Código Binário - Digitalização

Aula 3 Processamento Espacial

T4.1 Processamento de Imagem

Software de análises metalográficas MATERIAL PLUS

Thales Trigo. Formatos de arquivos digitais

à Mecânica dos Fluidos

Capítulo III Processamento de Imagem

Coerência temporal: Uma característica importante

Filtragem de imagens fixas usando Matlab

AGRUPAMENTO DE ESCOLAS DE PORTELA E MOSCAVIDE. Informação - Prova de Equivalência à Frequência da disciplina de Aplicações Informáticas B

COMPUTAÇÃO GRÁFICA REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS

Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Prof. Carlos Henrique Q. Forster Sala 121 IEC. ramal 5981


Imagem Digital 1. Imagem Digital

FEN Processamento Digital de Imagens. Projeto 2 Utilização de máscaras laplacianas

FILTRAGEM DE IMAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL (Operações aritméticas orientadas à vizinhança)

UFGD FCA PROF. OMAR DANIEL BLOCO 4 PROCESSAMENTO DE IMAGENS

Imagiologia de raios X planar

FILTRAGEM NO DOMÍNIO DAS FREQUÊNCIAS (TRANSFORMADA DE FOURIER) Daniel C. Zanotta 04/06/2015

Introdução à Neuroimagem

PLANIFICAÇÃO DA DISCIPLINA DE APLICAÇÕES INFORMÁTICAS B

Filtragem no Domínio da Frequência

Transcrição:

Serviço de Informática Instituto do Coração HC FMUSP Informática Aplicada a Imagens Médicas MCP - 5840 Marco Antonio Gutierrez Email: marco.gutierrez@incor.usp.br usp

Motivação: Visualização D e 3D Seqüências espaciais e temporais Estruturas dinâmicas Cortes oblíquos Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Motivação: Quantificação Área Volume Distância i 3D Curva de evolução temporal Índices variação (fração de ejeção,...) derivadas (taxas de enchimento,...) Kinetic Energy 1.0 0.8 0.5 0.3 00 0.0 Normalized Kinetic Energy 7 normal subjects 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 Cardiac Cycle HD JG LS CM WP ML AS Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 3

Motivação: Análise Visualização 3D, 3D dinâmica (4D) Visualização em direções oblíquas Aspectos funcionais movimento, contração fisiologia, metabolismo Classificação Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 4

Motivação: Fusão Conjugação de imagens para melhorar a sensitividade e sensibilidade diagnóstica (fusão) Alinhamento de imagens 3D Estudo multi-modal modal (CT, MRI, SPECT,..) quantitativa Aumento da sensitividade e da especificidade diagnóstica L R Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 5

Processamento Digital de Imagens Formação Identificação de estruturas Quantificação e visualização Interpretação Pré-processamento Cálculos. Aquisição Segmentação Parâmetros Tomografia Reconhecimento Comp.gráfica Processamento Digital de Imagens c Classificação Intel. Artificial Redes neurais Informação Kinetic Energy 1.0 0.8 0.5 0.3 Normalized Kinetic Energy 7 normal subjects 0.0 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 Cardiac Cycle HD JG LS CM WP ML AS Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 6

Amostragem e Quantização Digitalização: it discretização espacial (amostragem) e de intensidade (quantização) Sinal analógico Ampli itude... q q 0 -q -q... Sinal digital Erros de Erros de quantização 0 T T 3T... Amostragem Tempo ou espaço Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 7

Imagem monocromática Função F(x,y) (x, y): coordenadas espaciais F(x,y): intensidade ou brilho da imagem em (x,y) y x Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 8

Imagem digital monocromática j=66 i= 50 00 150 100 50 161... 14 161 161... 14............ 163 163... 95 0 0 100 00 300 400 500 50 00 150 161 100 50 i = 0 0 50 100 150 00 50 300 350 j = 66 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 9

Processo de Discretização 4x 16x Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Processo de Discretização 95 80 80 80 95 90 90 105 56 tons de cinza 150 0 100 130 0 150 160 150 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

640h x 480v em 56 cores Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

30h x 40v em 56 cores Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

160h x 10v em 56 cores Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

80h x 60v em 56 cores Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

40h x 30v em 56 cores Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

640h x 480v em 56 tons de cinza Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

640h x 480v em 8 tons de cinza Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

640h x 480v - imagem binária Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas RX Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Cine-angio-coronariografia MSP - HCFUM InCor - Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas DSA - Angiografia Digital Subtrativa - = Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom: Eco H O Z Onda mecânica Pulso Envia/Escuta t A t Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom Modo B Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom Modo B Virtual Body B&N Software Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom Modo M t Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom Modo Doppler: Efeito Doppler F 0 F 1 F 0 >F 1 F~VV Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom Modo Color-Flow Map Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ultrassom Modo Color-Flow Map Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ressonância Magnética Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ressonância Magnética Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ressonância Magnética Fr Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Ressonância Magnética Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Reconstrução Tomográfica: Modalidade SPECT Gama-câmara Miocárdio marcado com material radioativo (Tc) Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Modalidades de Imagens Médicas Reconstrução Tomográfica: Modalidade de Emissão de Raio-X RX RX RX Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens

Conceitos básicos Imagem digital => matriz n-dimensional y D => pixel (picture element) raio X - CR (4096 x 4096 x B) short f[4096][4096] 3D => voxel (volume element) x CT multi-slice (700cortes x 51 x 51 x B) y z XA (1000 quadros x 51 x 51 x 1B) byte f[1000][51][51] 4D => spel (space element) gated SPECT, MRI,.. x Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 36 t

Resolução Espacial e de Profundidade 56x56 / 56 níveis 56x56 / 64 níveis 56x56 / níveis 3x3 / 56 níveis Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 37

Histograma nível de cinza l ocorre nl vezes em imagem com n pixels 1 0 1 0 0 1 P ( l ) nl n Imagem 7 6 0 3 1 3 3 3 3 5 4 3 3 3 1 0 n l Histograma 0 1 3 l Imagem 3 x 5 (L = 4) e seu histograma Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 38

Histograma O histograma representa a distribuição estatística de níveis de cinza de uma imagem n l n l n l 0 55 l 0 55 l 0 55 l Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 39

Histograma 10000 8000 6000 4000 000 0 0 50 100 150 00 50 1500 1000 500 0 0 50 100 150 00 50 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 40

Conceitos importantes Resolução Espacial Define riqueza de detalhes da imagem Resolução de Profundidade Define riqueza de meios-tons Define cores Histograma Distribuição estatística dos níveis de cinza em uma imagem Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 41

Problemas: Imagens Corrompidas Degradação Ruídos Não Térmico homogeneidade d Estático dos sensores Quantização Não linearidade id d Difração Movimento e/ou Deslocamento Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 4

Ruído Gaussiano Tipo de ruído mais freqüente em imagens h i exp ( f i m), para f i 1 histograma do ruído f i : valor do i-ésimo pixel da imagem m 55 m, : média e desvio padrão do ruído Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 43

Ruído Gaussiano Original histograma 1 do ruído 50 75 m 55 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 44

Ruído Sal e Pimenta Mal funcionamento dos detectores 1 histograma do ruído s p 55 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 45

Melhorar a qualidade da imagem Operações pontuais remoçãoderuído ruído equalização do histograma Operações espaciais i suavização do ruído filtros Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 46

Operações Pontuais Alteram a escala de tons de cinza através de uma transformação: v f u [0, L ] ( u) v [0 0, L ] Alargamento do Contraste Limiar (Thresholding) Equalização do histograma Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 47

Alargamento do contraste 0 v b u a a u v a u u v 0 ) ( v b L u b b u a v b u v a u v b a ) ( ) ( v b a b L v a u Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 48

Limiar v v a L u a L u Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 49

Equalização de Histograma s T ( r) round L 1 r RC l 0 n l 1500 1000 500 0 0 50 100 150 00 50 1500 1000 500 0 0 50 100 150 00 50 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 50

Equalização de Histograma Exemplo: imagem 64 x 64, L = 8 n l n l l 0 790 100 1 103 1000 850 800 3 656 600 4 39 400 5 45 00 6 1 0 7 81 0 1 3 4 5 6 7 l Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 51

Equalização de Histograma r = 0 s = round (790 x 7 / 4096) = 1 r = 1 s = round (1813 x 7 / 4096) = 3 r = s = round (663 x 7 / 4096) = 5 r = 3 s = round (3319 x 7 / 4096) = 6 r = 4 s = round (3648 x 7 / 4096) = 6 r = 5 s = round (3893 x 7 / 4096) = 7 r = 6 s = round (4015 x 7 / 4096) = 7 r = 7 s = round (4096 x 7 / 4096) = 7 L 1 r s T ( r) round n RC l 0 RC 6464 4096 L 8 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 5 l

Equalização de Histograma Exemplo: imagem 64 x 64, L = 8 l n l n k 0 0 1 790 0 3 103 4 0 5 850 6 985 7 448 100 1000 800 600 400 00 0 0 1 3 4 5 6 7 k Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 53

Equalização do histograma Imagem original i Imagem após equalização Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 54

Operações no domínio espacial Operações realizadas com informações da vizinhança de cada pixel da imagem original Convolução ol da imagem original com filtro de resposta ao impulso finita (máscara de convolução) Operadores: Média podenrada, Gaussiano, Laplaciano, Sobel, Mediana, etc, Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 55

Máscara de convolução 1 1 gg n, m h k, l f n k, m l k1l 1 8 8 9 3 9 8 4 8 4 8 8 0 3 0 9 8 1 8 9 1 1 8 5 9 7 6 5 1514 8 8 f n m W -1,1 W 0,1 W 1,1 W W W -1,0 0,0 1,0 W W W -1,-1 0,-1 1,-1 h k, l f, g n, m Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 56 x

Filtro Média Espacial (passa-baixa) 1 N 1 1, m hk, l f n k, ml g n N kl k1l 1 8 8 9 3 9 8 4 8 4 8 8 0 3 0 9 8 1 8 9 1 1 8 5 9 7 6 5 1514 8 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 h k, l f n, m g n, m 5 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 57

Filtro Média Ponderada (passa-baixa 1 1 gg n, m h k, l f n k, m l k1l1 8 8 9 3 4 8 4 8 4 8 8 0 3 0 9 8 1 8 9 1 1 8 5 9 7 6 5 1514 8 8 f n, m 1 1 3 1 1 h k, l 4 g n, m Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 58

Filtro Média Ponderada (passa-baixa) 1 1 1 1 g n, m h k, l f n k, m l 3 k1l1 1 1 h k, l Original Imagem Filtrada Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 59

Filtro Gaussiano (passa-baixa) 8 9 8 9 3 8 4 8 3 8 1 1 1 1 4 1 8 4 3 0 0 1 4 1 9 3 1 3 1 1 4 8 4 1 4 5 3 1 6 1 4 1 5 7 1 0 8 1 1 1 1 5 1 101 3 1 8 9 8 9 3 8 4 8 3 8 4 8 8 0 3 0 0 9 8 1 3 9 1 1 1 8 5 9 7 6 6 5 15 14 8 8 8 5 1 101 3 1 h k, l f n, m g n, m Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 60

Filtro Gaussiano 3x3 5x5 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 61

Sharpening (passa-alta) 1 N 1 1, m hk, l f n k, ml g n N kl k1l 1 8 8 9 3 9 8 4 8 4 8 8 0 3 0 9 8 1 8 9 1 1 8 5 9 7 6 5 1514 8 8 f n, m -1-1 -1-1 8-1 -1-1 -1 h k, l Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 6

Filtro Derivada Horizontal (passa-alta) g 1 1 n, m hk, l f n k, m l k 1 l1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 16 16 16 0 16 16 16 16 0-4 0-4 0 - h k, l 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-0 0 6 6 0 0-6 0 0 8 8 0 0-8 0 0 0 16 16 16 16 0 0 8 8 0 0-8 0 0 0 16 16 16 16 0 0 6 6 0 0-6 f n, m g n, m Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 63

Filtro Derivada Vertical (passa-alta) g 1 1 n, m hk, l f n k, m l k 1 l1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 16 16 16 0 0 0 16 16 16 16 0 0 0 16 16 16 16 4 0 0 0 - -4 - h k, l 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 8 8 6 0 0 6 8 8 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 16 16 16 0 0 - -6-8 -8-6 f n, m g n, m Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 64

Filtro Gradiente (passa-alta) x y x 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 16 16 16 0 0 0 16 16 16 16 0 0 0 16 16 16 16 0 0 0 16 16 16 16 Prewitt Sobel y f y -1 0 1-1 0 1-1 0 1 f x x -1 0 1-0 -1 0 1-1 -1-1 0 0 0 1 1 1 f y -1 - -1 0 0 0 1 1 y x 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 6 8 8 6 0 0 6 8 8 8 8 0 0 8 8 0 0 8 0 0 8 8 8 0 0 8 0 0 6 8 8 8 8 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 65

Filtro Gradiente (Máscara de Sobel) x y, y exp Gauss x g x, y Gauss x, y f x, y G G x G y A B C Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 66

Filtro Laplaciano (segunda derivada) 1 1 gg n, m h k, l f n k, m l k1l1 8 1 8 9 3 9 6 8 4 8 4 8 8 0 3 0 9 8 1 8 9 1 1 8 5 9 7 6 0-10 -1 4-1 1 4-1 0-1 0 5 1514 8 8 h k, l - f n, m g n, m Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 67

Laplaciano da Gaussiana (LoG) original g[x,y] g[x,y] + original 0-10 -1 4-1 0-1 0 h k, l Gauss x y x, y exp x, y Gauss x, y f x y g, Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 68

Domínio do Espaço e Tempo: Gradiente f v f t i) (OFC) ii) v x v y v z iii) v x v y f v f dxdy t t 0 (suavização) (regularização) A B A x OFC + suavização = y Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 69

Derivadas espaciais e temporais em D e 3D D 3D t y y x x x x x E v E v E E v v z y x t z z y y x x x x x E E E E v E v E v E E v v t y y x x y y y y x x x E v E v E E v v E E v v z y x t z z y y x x y y y y E E E E v E v E v E E v v y x y y E E z y x t z z y y x x z z z E E E E v E v E v E E v v Imagem D 64x64, 8.19 incógnitas; Imagem 3D 64x64x64, 786.43 incógnitas; ART, Gradiente Conjugado, etc; Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 70

Uso de phantoms para validar métodos Campo de vetores de velocidade d obtido aplicando a DWV 4D Mathematical Cardica-Torso Phantom Pretorius, et al. Medical Physics, 6:33-331, 1999 1. Imagens 3D dinâmicas (4D). Simula as câmaras cardíacas e estruturas do tórax (dimensões, volumes, massa, etc); 3. Simula movimentos das estruturas; 4. Inclui o movimento relativo à respiração; Campo de vetores de velocidade obtido aplicando a DCW Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 71

Quantificação em Gated-SPECT (99 m Tc-MIBI) ECG 1 3 4 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 7

Quantificação em Gated-SPECT (99 m Tc-MIBI) a) b) c) a) Imagem 3D do ventrículo esquerdo; b) campo de vetores de velocidade para um plano de interesse sobre a imagem em a); c) estruturas das fibras em um ventrículo dessecado Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 73

Quantificação em Gated-SPECT (99 m Tc-MIBI) Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 74

Energia Cinética : novo parâmetro fisiológico Seção transversal (D) de um estudo Gated- SPECT ea da Energia Cinética obtida com base na estimativa de velocidade 1 Ke m v v v x y z Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 75

Energia Cinética Normalizada e Volume do VE Energia Cinética Normalizada Energia Cinética e Volume do VE Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 76

Mapa Polar de Energia Cinética Campo de Vetores de Velocidade Energia Cinética do VE Seção transversal D Mapa Polar 3D->D Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 77

Processamento Digital de Imagens Formação Identificação de estruturas Quantificação e visualização Interpretação Pré-processamento Cálculos. Aquisição Segmentação Parâmetros Tomografia Reconhecimento Comp.gráfica Processamento Digital de Imagens c Classificação Intel. Artificial Redes neurais Informação Kinetic Energy 1.0 0.8 0.5 0.3 Normalized Kinetic Energy 7 normal subjects 0.0 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 Cardiac Cycle HD JG LS CM WP ML AS Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 78

Saiba o que procurar em uma imagem x, y Gauss x, y f x y g, 10000 8000 6000 4000 000 0 0 50 100 150 00 50 Serviço de Informática InCor HC FMUSP - Aula Processamento de Imagens 79