3 research outputs found
Challenges of 3D Surface Reconstruction in Capsule Endoscopy
There are currently many challenges specific to three-dimensional (3D)
surface reconstruction using capsule endoscopy (CE) images. There are also
challenges specific to viewing the content of CE reconstructed 3D surfaces for
bowel disease diagnosis purposes. In this preliminary work, the author focuses
on the latter and discusses the effects such challenges have on the content of
reconstructed 3D surfaces from CE images. Discussions are divided into two
parts. The first part focuses on the comparison of the content of 3D surfaces
reconstructed using both preprocessed and non-preprocessed CE images. The
second part focuses on the comparison of the content of 3D surfaces viewed at
the same azimuth angles and different elevation angles of the line of sight.
Experiments-based conclusion suggests 3D printing as a solution to the line of
sight and 2D screen visual restrictions.Comment: 5 pages, 3 figure
Segmentação de imagens da Cápsula Endoscópica com aplicações na deteção de tumores e na reconstrução 3-D da mucosa intestinal
Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)A cápsula endoscópica é um dispositivo que contém uma pequena câmara e que é usado
para capturar imagens do trato gastrointestinal de forma não invasiva. Como o resultado é um
vídeo bastante longo, a taxa de deteção de patologias é baixa, logo existe a necessidade de
melhorar a qualidade dos vídeos ao adicionar informação às frames ou então ao fazer uma deteção
automática de patologias ou estruturas de relevo.
Os objetivos do trabalho descrito nesta dissertação eram especialmente dois. O primeiro
consistia na reconstrução tridimensional de frames individuais da cápsula endoscópica, tal como
encontrar uma forma de relacionar imagens consecutivas para assim poder, no futuro, juntar
informações da terceira dimensão ao longo do vídeo. O segundo objetivo é a deteção automática
de tecido tumoral em cada frame retirada da cápsula endoscópica.
Para ambos os objetivos foi usado o algoritmo de segmentação Expectation-Maximization,
seguindo uma abordagem Maximum a Posteriori, usando o espaço de cor Lab para retirar o efeito
da luminosidade. No primeiro caso, é realizada a segmentação com diferentes números de
regiões, para aferir o número ótimo em cada frame. Ao calcular os coeficientes de correlação entre
vetores de features de cor e textura das várias regiões, é possível detetar regiões correspondentes
entre as várias frames. No final a reconstrução das frames é realizada com o uso do método Shape
from Shading. Na deteção automática de tumores, depois de dividir a imagem em duas regiões
diferentes, o método proposto envolve o cálculo de descritores estatísticos dos histogramas em
cada região, e a posterior classificação usando diferentes classificadores supervisionados.
Chegou-se à conclusão que a segmentação para encontrar os diferentes tecidos, apesar
de apresentar resultados quando analisada individualmente, tem de ser refinada para que as
regiões em frames diferentes tenham uma maior semelhança. A reconstrução individual apresenta
bons resultados, aumentando a informação em cada frame, aumentando assim a capacidade de
diagnóstico. O método de deteção automática de tumores proposto apresenta resultados bastante
promissores quando comparados com estado da arte, tanto o método de segmentação, tal como
o conjunto de features usado. A precisão do sistema concebido teve uma melhoria de pelo menos
6% em relação a métodos do estado da arte implementados para a mesma base de dados.Wireless Capsule Endoscopy is a non-invasive device that contains a small camera used
for capturing images from the gastrointestinal tract. The result of this exam is very long video,
which leads to a low detection rate of several pathologies. This fact is the reason why it’s needed
for the increase of quality of the videos, either adding new information to every frame, either
implementing algorithms for automatic detection of pathologies or important structures.
The objectives of the work described in this texto were specially two. The first one consisted
in the construction of an algorithm for the 3-D reconstruction of individual frames and also to find
similar regions in consecutive regions, so in the future this information could lead to a video of
combined 3-D images. The second objective is the automatic detection of tumor tissue in capsule
endoscopy frames.
The segmentation in both objectives used the Expectation-Maximization algorithm, with a
Maximum a Posteriori approach, using the Lab color space so the light effect could be removed.
In the first case, the segmentation is performed with a different number of regions, so it could be
possible to find the best number of regions in each frame. Correlation coefficients were then
calculated between vectors containing color and texture features of the different regions, so
corresponding regions could be found. Reconstruction of frames was performed using the Shape
from Shading method. In the automatic detection of tumors, after dividing the image in two different
regions, the proposed method includes the computation of statistical features from the histograms
of each region, and the classification with supervised classifiers.
As conclusion, it is possible to say that the segmentation to find different kinds of tissues
need to be refined so the correct corresponding regions can be found. The individual reconstruction
presents good results, increasing the visual information in each frame, increasing in that way the
diagnosis capability. The method for tumor detection presents promising results when compared
to state of the art methods. The final system precision had an increase of at least 6% in relation
with state of the art algorithm implemented with the same database