Reconstrução em 3D de imagens DICOM cranio-facial com determinação de volumetria de muco nos seios paranasais
Abstract
Paranasal sinus are important objects of study to rhinosinusitis diagnostic, having some papers related incidence between asthma and allergic rhinitis.Many applications can calculate to various parts of the human body, getting a CT scan or MRI input, and returning information about the region of interest observed as volume and area. The accumulated mucus in the sinuses is one of the areas of interest that have not yet been implemented
methods for the calculation of volume and area. In the present scenario, the patient monitoring is done visually, depending largely on perception of the evaluator. Therefore, we seek to implement more accurate metrics to facilitate medical care to the patient and it can help prevent the worsening of rhinitis in a given patient, developing mechanisms of visual and numerical comparison, where it is possible observe the progress of treatment. This work contains a detailed study of how certain existing techniques, combined into one methodology can segment and calculate the accumulated mucus in the maxillary sinus. In addition to techniques such as Thresholding, Gaussian filter, Mathematical Morphology, Metallic Artifacts Reduction during processing and segmentation, MUNC and DTA to calculate the volume and area, and visualization techniques as the Marching Cubes, it was also necessary some adjustments in the algorithm for limit the region of interest where the thresholding combined with the gaussian filter has not been effective of retaining edges. The application will use two open source platforms, one for processing, ITK, and another for visualization, VTK. The results demonstrated that it is possible to perform segmentation and the calculation with the use of platforms as well as the methodology used is adequate to solve this problem.
Summary
Os seios paranasais são importantes objetos de estudo para o diagnóstico de rinossinusites, tendo alguns estudos relacionado a incidência de asma na fase adulta a quadros de rinite alérgica na infância. Muitas aplicações atendem a diversas partes do corpo humano, obtendo de entrada uma tomografia computadorizada ou ressonância magnética, e devolvendo, muitas vezes, números que dizem respeito ao objeto de interesse observado, como
volume e área. O muco acumulado nos seios paranasais é uma das regiões de interesse que ainda não tiveram métodos implementados para o cálculo do volume e área. No cenário atual, o acompanhamento do paciente é feito de forma visual, dependendo muito da percepção do avaliador. Portanto, busca-se a implementação de métricas mais precisas para facilitar o acompanhamento médico ao paciente e ajudar na prevenção do agravamento de um quadro de rinite em um determinado paciente, criando mecanismos de comparação visual
e numérica, onde é possível observar a evolução do tratamento. Este trabalho contém um estudo detalhado de como determinadas técnicas existentes, combinadas em uma metodologia, podem segmentar e calcular o muco acumulado nos seios paranasais maxilares. Além de técnicas como a Binarizacão, Filtro Gaussiano, Morfologia Matemática, Redução
de Ruídos Metálico durante o processamento e segmentação, MUNC e DTA para o cálculo do volume e área, e técnicas de visualização como o Marching Cubes, foram necessários também ajustes no algoritmo para limitar a área segmentada onde a binarizacão combinada ao filtro não foi capaz de manter as bordas da região de interesse. A aplicação fará uso de duas plataformas de código livre, sendo uma para o processamento, ITK, e outra para visualização de imagens, VTK. Os resultados demonstraram que é possível realizar a segmentação e o cálculo com o uso das plataformas, bem como a metodologia empregada é adequada a resolução deste problema.
CNPq Area
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Citation
LIMA, Rodrigo Freitas. Reconstrução em 3D de imagens DICOM cranio-facial com determinação de volumetria de muco nos seios paranasais. 2015. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2015.