Técnicas imagiológicas para tele-ecografia assistida por robô

O objectivo deste trabalho consiste na reconstrução tridimensional (3D) de objectos a partir de um conjunto de imagens ecográficas obtidas a partir de movimentos de rotação de uma sonda ecográfica, acoplada na extremidade de um robô manipulador. A cada imagem adquirida foi extraída a sua matriz de transformação respectiva que dá a informação da sua posição e orientação relativamente à base do robô. O objecto de estudo foi um balão convencional em forma de coração, cheio de água que por sua vez foi mergulhado em água. Como estudo inicial, foi tida em conta informação acerca da manipulação robótica e controlo da sonda ecográfica no seu espaço de tarefa. Seguidamente, foram abordadas temáticas de processamento de imagem médica ecográfica, nomeadamente ecocardiográfica, e assim o levantamento das características e problemáticas que esse tipo de imagem implicava. Foram estudados vários métodos de segmentação de imagem bidimensional de ecocardiografia, entre eles, o método de level set de Chan e Vese e o método de Kass e Terzopoulos baseado em modelos de snakes. O modelo de Chan e Vese não foi completamente satisfatório para a segmentação das cavidades cardíacas, não fornecendo cavidades cardíacas fechadas. Por sua vez, o modelo snake funcionou muito bem na segmentação das imagens ecográficas do balão, induzindo uma reconstrução 3D offline de uma estrutura. Este trabalho passou também por um abrangente estudo científico que levou à implementação e simulação de um algoritmo de reconstrução 3D offline em linguagem Matlab2009b, fazendo uso das posições dos contornos obtidos da segmentação de Kass e Terzopoulos. Foram ainda realizados vários testes experimentais que validaram o método de reconstrução 3D proposto. Estes resultados abrem caminho para uma reconstrução 3D em tempo real de imagens ecográficas, utilizando um sistema robótic

Basic Science to Clinical Research: Segmentation of Ultrasound and Modelling in Clinical Informatics

The world of basic science is a world of minutia; it boils down to improving even a fraction of a percent over the baseline standard. It is a domain of peer reviewed fractions of seconds and the world of squeezing every last ounce of efficiency from a processor, a storage medium, or an algorithm. The field of health data is based on extracting knowledge from segments of data that may improve some clinical process or practice guideline to improve the time and quality of care. Clinical informatics and knowledge translation provide this information in order to reveal insights to the world of improving patient treatments, regimens, and overall outcomes. In my world of minutia, or basic science, the movement of blood served an integral role. The novel detection of sound reverberations map out the landscape for my research. I have applied my algorithms to the various anatomical structures of the heart and artery system. This serves as a basis for segmentation, active contouring, and shape priors. The algorithms presented, leverage novel applications in segmentation by using anatomical features of the heart for shape priors and the integration of optical flow models to improve tracking. The presented techniques show improvements over traditional methods in the estimation of left ventricular size and function, along with plaque estimation in the carotid artery. In my clinical world of data understanding, I have endeavoured to decipher trends in Alzheimer’s disease, Sepsis of hospital patients, and the burden of Melanoma using mathematical modelling methods. The use of decision trees, Markov models, and various clustering techniques provide insights into data sets that are otherwise hidden. Finally, I demonstrate how efficient data capture from providers can achieve rapid results and actionable information on patient medical records. This culminated in generating studies on the burden of illness and their associated costs. A selection of published works from my research in the world of basic sciences to clinical informatics has been included in this thesis to detail my transition. This is my journey from one contented realm to a turbulent one

Quantitative Analysis of Ultrasound Images of the Preterm Brain

In this PhD new algorithms are proposed to better understand and diagnose white matter damage in the preterm Brain. Since Ultrasound imaging is the most suited modality for the inspection of brain pathologies in very low birth weight infants we propose multiple techniques to assist in what is called Computer-Aided Diagnosis. As a main result we are able to increase the qualitative diagnosis from a 70% detectability to a 98% quantitative detectability