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Segmentación y seguimiento de estructuras en imágenes laparoscópicas
La estimación de la posición 3D de las diferentes estructuras que aparecen en cirugía laparoscópica es una medida de gran importancia para el desarrollo de aplicaciones para la formación y aprendizaje de futuros cirujanos. Para dicha estimación se hace necesaria una etapa previa de segmentación de estructuras y de seguimiento de las mismas a lo largo de la secuencia de imágenes que compone la intervención. En este trabajo de investigación se propone un método de segmentación semiautomática basada en la combinación de sobresegmentación y crecimiento de regiones y un algoritmo de seguimiento de la estructura segmentada. Para el desarrollo de estos algoritmos se utilizan técnicas de tratamiento de imágenes junto con métodos basados en la estadística paramétrica y no paramétrica
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
Analyse endoskopischer Bildsequenzen für ein laparoskopisches Assistenzsystem
Rechnergestützte Assistenzsysteme zielen auf eine Minimierung der chirurgischen Belastung und Verbesserung der Operationsqualität ab und werden immer häufiger eingesetzt.
Im Fokus der vorliegenden Arbeit steht die Analyse endoskopischer Bildsequenzen für eine Unterstützung eines minimalinvasiven Eingriffs. Zentrale Themen hierbei sind die Vorverarbeitung der endoskopischen Bilder, die dreidimensionale Analyse der Szene und die Klassifikation unterschiedlicher Handlungsaspekte