Graph Spectral Image Processing

Recent advent of graph signal processing (GSP) has spurred intensive studies of signals that live naturally on irregular data kernels described by graphs (e.g., social networks, wireless sensor networks). Though a digital image contains pixels that reside on a regularly sampled 2D grid, if one can design an appropriate underlying graph connecting pixels with weights that reflect the image structure, then one can interpret the image (or image patch) as a signal on a graph, and apply GSP tools for processing and analysis of the signal in graph spectral domain. In this article, we overview recent graph spectral techniques in GSP specifically for image / video processing. The topics covered include image compression, image restoration, image filtering and image segmentation

Segmentación de tejidos con contornos difusos en imágenes radiológicas

En la presente tesis se han desarrollado dos algoritmos innovadores para la segmentación de tumores retroperitoneales en imágenes radiológicas en 3D, ambos basados en la metodología de relajación convexa. Un algoritmo hace uso de dos etiquetas y el otro implementa una metodología multietiquetas. Los algoritmos permiten a los oncólogos radioterápicos y cirujanos la selección semiautomática de los tumores para planificar los tratamientos radioterápicos y las cirugías, en los casos en los que fuera necesario. Los algoritmos desarrollados sólo requieren como entrada el contorno no preciso del tumor en un corte 2D del TAC. La principal novedad de los algoritmos radica en la introducción de la Distancia Acumulada de Gradiente de Volumen (DAGV) previa a la optimización. En ese sentido, la información del gradiente es introducida en el término regional junto con la información de la intensidad. El término de regularización, que penaliza la longitud del contorno, proporciona sólo una visión a nivel de vóxel y la DAGV a nivel local. La gran importancia de estos algoritmos también reside en que no se ha detectado en la literatura ningún estudio que se centre en la segmentación de este tipo de tumor, el tumor retroperitoneal. Con los dos algoritmos desarrollados se segmentaron 19 casos de TAC de pacientes reales compuestos por 275 cortes en total de tumores retroperitoneales. Los resultados se compararon con la selección manual de los mismos tumores proporcionados por un panel de expertos. Tras la evaluación se seleccionó el algoritmo de multietiquetas con una etapa de post-procesamiento usando un disco de 5 píxeles de radio como elemento estructural, por ser esta implementación la que proporcionó los mejores resultados. A continuación, se comparó el algoritmo con un banco de algoritmos de segmentación basados en metodologías de umbralización, Level-set basado en bordes [1] y Level-set basado en regiones [2] disponibles en la literatura. El algoritmo diseñado también se comparó con varios algoritmos de segmentación disponibles en aplicaciones comerciales para la planificación de radioterapia y de cirugía. En concreto, como planificador de radioterapia se comparó con el planificador Pinnacle [3] y como planificador de cirugía se comparó con VirSSPA [4-6] con los algoritmos de segmentación que tiene implementados basados en umbralización, crecimiento de regiones y crecimiento de regiones con paso adaptativo. Se evaluaron 24 parámetros relativos a la evaluación de la región, de la proximidad al contorno, del volumen y del tiempo computacional, y se compararon los resultados obtenidos con los resultados proporcionados por los diferentes algoritmos de segmentación de la literatura. El algoritmo multietiquetas diseñado obtuvo los mejores resultados en 20 de los 24 parámetros. En concreto, la segmentación proporcionada por el algoritmo multietiquetas desarrollado alcanzó unos resultados del 90% en Sensibilidad, 100% en Especificidad, 84% en PPV, 77% de coeficiente Jaccard, 100% Exactitud, 67% Conformidad, 87% de Sensibilidad ηsbl y de coeficiente Dice, 100% de Recall y 96% de Precisión, entre otros parámetros. Los cuatro parámetros en los que el algoritmo diseñado no obtuvo los mejores resultados fueron en el tiempo computacional y en el cálculo del volumen estimado a través del análisis de Bland-Altman. En estos cuatros parámetros, el algoritmo que proporcionó mejores resultados fue el de umbralización, pero con una leve mejoría respecto al algoritmo diseñado de multietiquetas. El coste computacional del algoritmo de umbralización es menor, porque el procesamiento es más simple. En cambio, aunque según el análisis de Bland-Altman el volumen resultante por el algoritmo de umbralización se asemeja más al volumen real, dichos volúmenes no solapan bien, dado que la Sensibilidad y Sensibilidad ηsbl, son mejores para el algoritmo diseñado. En relación a los algoritmos implementados en las soluciones comerciales de planificadores de radioterapia y cirugía, el algoritmo diseñado también proporcionó los mejores resultados en todos los parámetros analizados. Se evaluó también la variabilidad entre observadores en la delimitación manual de los tumores y se demostró que el algoritmo propuesto puede ayudar en casos difíciles de segmentar y que presentan diferentes lecturas, reduciendo por tanto la variabilidad en la práctica clínica. También se analizó la dependencia del algoritmo diseñado y seleccionado respecto a los parámetros de inicialización. Se demostró que el algoritmo es robusto a la inicialización. En otras palabras, con el algoritmo diseñado, la variabilidad entre usuarios debida a la segmentación manual de los tumores se reduce. Esto implica que, con el algoritmo, se les proporciona a los oncólogos radioterápicos un sistema de delimitación del volumen tumoral que posibilita el aumento de la uniformidad en el diseño de los tratamientos de radioterapia y, por tanto, la reducción en la variabilidad en la práctica clínica

The accuracy of cone beam computed tomography (CBCT) to determine newly formed bone within grafted maxillary sinus in sheep

Grafting of the maxillary sinus floor has become a common surgical intervention to increase bone volume for implant placement (Wallace and Froum, 2003); the procedure can be performed either as an 1-stage procedure with simultaneous implant placement or as a 2-stage procedure before implant placement (Bruggenkate and Bergh, 1998). In a 2-stage procedure, the chosen graft material is placed into the sinus floor and the graft material is left to consolidate with newly formed bone. This consolidation should preferably occur before implant placement. However, currently there is no clinical tool to assess healing within the grafted sinus. A trephine bone biopsy can be harvested for histological assessment but this is invasive and not clinically useful. The current clinical guideline is to wait between six to twelve months after maxillary sinus grafting before implant placement (Rodriguez et al., 2003) CBCT (Cone beam computed tomography) is a clinical 3-D (three-dimensional) radiographic tool for assessment of mineralised tissue (Ehrhart et al., 2008; Estrela et al., 2008) and may be used for assessment of graft healing within maxillary sinus. However, there are a limited number of studies looking at the use of CBCT in bone-density measurements (Benavides et al., 2012). Micro-computed tomography (µCT) is a 3-D radiographic tool mainly used for in vitro studies. Specimens with a volume of approximately 5cm3 can be scanned with up to a 1µm voxel resolution producing high-resolution radiographic images for mineralised tissues. There is growing evidence to suggest that µCT can be used as a substitute method for histology to measure mineralised tissue, particularly trabecular bone (Thomsen et al., 2000; Thomsen et al., 2005). With no clinical tool available for assessment of graft healing within the sinus, the purpose of this study was to assess whether CBCT can be used to measure the amount of newly formed bone in grafted maxillary sinus in sheep. To validate this, CBCT was compared with two reference standards; micro-computed tomography (µCT) and histology. Aim: To assess the effectiveness of CBCT for quantifying newly formed bone within grafted sinus sites, using an animal model. Method: Maxillary sinus grafting in six sheep with bovine xenograft (Endobon®) was evaluated after a sixteen-week healing period. Specimens from each animal were analysed using three imaging techniques: CBCT, µCT and resin-embedded histological sections. Two-dimensional "virtual" CBCT sections were matched with corresponding 2-D µCT sections and digitised histological sections. µCT and CBCT images were calibrated using known-density radiographic calibration standards. Using image analysis software (Image J, NIH, USA), % new bone (%NB), % residual graft (%RG), % mineralised tissue (%MT) were measured for matched regions of interest across each imaging technique and compared statistically (p<0.05). Results: CBCT measured %NB and %RG significantly higher than µCT and histology. µCT measured %NB significantly higher than histology. %RG measurements of µCT and histology were not significantly different. CBCT measured %MT significantly higher than both µCT and histology. %MT measurements of µCT and histology were statistically different but were very similar. Conclusion: Micro-computed tomography (µCT) measurements of residual graft and new bone were affected as the radiodensities of residual graft (Endobon®) and new bone were similar. µCT however appeared to be capable of measuring the combined area of graft and new bone (i.e., mineralised tissue) similar to histomorphometry. Cone-beam computerised tomography (CBCT) markedly overestimated new bone, residual graft and the total mineralised tissue. CBCT lacks the resolution to accurately determine newly formed bone after maxillary sinus grafting, an important step before definitive implant placement