Desarrollo de una herramienta de procesamiento de imágenes médicas en MATLAB y su integración en Medical GiD

(...) En este informe, se presenta los avances alcanzados en el desarrollo e implementación de una herramienta de software en su versión prototipo para el procesamiento de imágenes médicas y la obtención de modelos geométricos, realizado durante la estancia de investigación de postgrado en el área de Biomedicina del Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE), con el apoyo y la orientación de Eduardo Soudah y Jorge Suit Pérez, investigadores del centro. La herramienta fue desarrollada en Matrix Laboratory (MATLAB) [1] con la integración de librerías de código libre proporcionadas por Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) [2] a través de Matlab and ITK (MATITK) [3] y Visualization Toolkit (VTK) [4]. Los resultados obtenidos fueron almacenados en un formato de archivo legible por el software GiD [5] con la finalidad de realizar un postprocesamiento de los modelos geométricos y generar modelos discretos para un posterior análisis a través de los métodos numéricos. Asimismo se utilizaron otras herramientas de visualización para validar los modelos geométricos obtenidos como el software de código libre ParaView [6]. El informe se ha dividido en cinco secciones. En la sección 1, se describe el objetivo general y los objetivos específicos planteados. En la sección 2, se detallan las funcionalidades desarrolladas e implementadas en esta herramienta, guiados por los principales procesos implicados en el procesamiento de imágenes médicas: La adquisición y lectura de las imágenes médicas; el filtrado o mejora de las imágenes para reducir ruido, acentuar detalles de interés, etc.; segmentación o extracción de regiones de interés en 2D y 3D para su posterior análisis; y la visualización de las regiones segmentadas en vistas adecuadas (volumen, superficie, malla) para su manipulación por parte del usuario. En la sección 3, se presentan los resultados obtenidos al aplicar los procesos mencionados anteriormente en tres casos diferentes: Primer caso: Segmentación y visualización del ventrículo izquierdo, músculo miocardio y posible cicatriz isquémica en pacientes con cardiopatía isquémica para el posterior análisis numérico de la patología. Segundo caso: Segmentación y visualización de imágenes de Tomografía Computarizada craneofaciales para obtener el volumen del hueso mandibular y maxilar en los que se realice un análisis numérico que permita aplicar procesos quirúrgicos para el tratamiento de patologías. Tercer caso: Procesamiento de imágenes de mamografía, para localizar y visualizar áreas sospechosas y microcalcificaciones en las glándulas mamarias que faciliten al médico un diagnóstico de ciertas patologías. En las secciones 4 y 5 se presentan las conclusiones y propuestas de trabajos futuros, respectivamente. Los resultados obtenidos nos permitieron validar algoritmos y librerías que serán posteriormente incorporadas a través de nuevos módulos en el software en etapa de desarrollo Medical GiD.Preprin

3D heart reconstruction

The purpose of this thesis was to achieve a 3D reconstruction of the four heart chambers using 2D echocardiographic images. A level set algorithm based on the phase symmetry approach and on a new logarithmic based stopping function was used to extract simultaneously the four heart cavities from these images in a fully automatic way. However to proceed to the 3D reconstruction using the segmented images, it was first necessary to satisfy clinical practise requirements. This means that the algorithm had to be validated to access the performance of the segmentation. Regarding this, the framework of this thesis was divided in two parts: validation of the segmentation algorithm and 3D reconstruction. The contours obtained in the segmentation were compared with the ones obtained by four physicians to evaluate the performance, reliability and confidence for eventual clinical practice. That algorithm evaluation versus clinicians‟ performance was made using eleven figures of merit: Mean/Max/Larger than 5 pixels Distance, Pratt Function, Hausdorff Distance, Similarity Angle, Similarity Region, Accuracy, Overlap, Sensitivity and Specificity; and two statistical tools: Box-plots and Dendrograms. The results indicate a reliable performance of the level set method for all chambers. The evaluation was based on echocardiography images of children. The 3D reconstruction was achieved using a heart phantom. This phantom was mainly composed by four balloons attached together and submerged in a water environment. A robotic arm with an ultrasound probe attached was used to take a large number of frames from the heart phantom. Several attempts were made using two types of acquisition: in Rotation and in Translation. Offline reconstructions of two rotations and one translation were presented and analyzed. The results of the rotations were far better than the translation. It was possible to infer the shape and volume of the balloons. These results present one more step in the way for a real-time 3D reconstruction using a tele-echographic syste