Segmentación automática de imágenes IVUS basada en indicadores de textura y modelos deformables

El presente trabajo constituye un aporte a la segmentación de las paredes arteriales en imágenes de ultrasonido intravascular (IVUS). Esta modalidad consiste en la obtención de imágenes axiales del interior de las arterias de mayor dimensión, mediante un catéter con un dispositivo ultrasónico que va capturando cuadros a medida que avanza sobre un alambre guía. Como todas las técnicas basadas en ultrasonido, las imágenes IVUS son altamente ruidosas y con información faltante, lo que constituye un reto para su segmentación automática y su uso clínico. Como en imágenes con alto nivel de ruido los métodos basados en intensidades suelen fracasar, se propone un método de segmentación automática del contorno arterial basado en análisis de textura y modelos deformables (también conocidos como snakes). Inicialmente se define un mapa de textura de la imagen IVUS original que simultáneamente la suaviza y realza el contorno arterial. Sobre esta nueva imagen, se aplica un algoritmo basado en modelos deformables que parte de la circunferencia correspondiente al catéter y obtiene por resultado un contorno aproximado de la pared arterial. Por otro lado, se procesa la imagen original con un filtro anisotrópico diseñado a medida de la imagen de ultrasonido, que reduce su ruido característico preservando bordes, y se procede a detectar las paredes interna y externa de la arteria mediante snakes, utilizando para ambas segmentaciones la aproximación inicial obtenida a partir del mapa de textura.Fil: Lo Vercio, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil; ArgentinaFil: del Fresno, Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Vénere, Marcelo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia Quimica. CAC; Argentin

Lumen-intima and media-adventitia segmentation in IVUS images using supervised classifications of arterial layers and morphological structures

Background: Intravascular ultrasound (IVUS) provides axial grey-scale images of blood vessels. The large number of images require automatic analysis, specifically to identify the lumen and outer vessel wall. However, the high amount of noise, the presence of artifacts and anatomical structures, such as bifurcations, calcifications and fibrotic plaques, usually hinder the proper automatic segmentation of the vessel wall. Methods: Lumen, media, adventitia and surrounding tissues are automatically detected using Support Vector Machines (SVMs). The classification performance of the SVMs vary according to the kind of structure present within each region of the image. Random Forest (RF) is used to detect different morphological structures and to modify the initial layer classification depending on the detected structure. The resulting classification maps are fed into a segmentation method based on deformable contours to detect lumen-intima (LI) and media-adventitia (MA) interfaces. Results: The modifications in the layer classifications according to the presence of structures proved to be effective improving LI and MA segmentations. The proposed method reaches a Jaccard Measure (JM) of 0.88 ± 0.08 for LI segmentation, compared with 0.88 ± 0.05 of a semiautomatic method. When looking at MA, our method reaches a JM of 0.84 ± 0.09, and outperforms previous automatic methods in terms of HD, with 0.51mm ± 0.30. Conclusions: A simple modification to the arterial layer classification produces results that match and improve state-of-the-art fully-automatic segmentation methods for LI and MA in 20MHz IVUS images. For LI segmentation, the proposed automatic method performs accurately as semi-automatic methods. For MA segmentation, our method matched the quality of state-of-the-art automatic methods described in the literature. Furthermore, our implementation is modular and open-source, allowing for future extensions and improvements.Fil: Lo Vercio, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: del Fresno, Mirta Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Larrabide, Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

Corrección de modelos digitales de elevación radar con imágenes Landsat mediante aprendizaje automático

Los Modelos Digitales de Elevación (DEMs) son representaciones digitales de la superficie terrestre. Entre los más difundidos se encuentran los de origen radar como los SRTM. Estos modelos no solo representan la elevación natural del terreno sino también todo lo que esté sobre este, como árboles o edificios. Para ciertas aplicaciones como la simulación de inundaciones algunas elevaciones representan un inconveniente, más aún si se trata de zonas con pocas pendientes como la llanura pampeana. Particularmente en zonas de llanura, los árboles generan grandes diferencias entre la altura representada en el DEM y la superficie real de escurrimiento. En el presente trabajo se propone una metodología para la detección automática de la vegetación arbórea en DEMs de origen radar a partir de este mismo y de imágenes multiespec- trales Landsat de la misma zona, con el fin de corregir estas diferencias y mejorar su eficiencia en el modelado de inundaciones. Para obtener la máscara de vegetación, se generaron diferentes clasificadores supervisados a partir del método Random Forest. Los clasificadores fueron evaluados obteniendo resultados de hasta un El Score de 0,8. A partir de las máscaras obtenidas los DEMs se corrigieron utilizando un método de interpolación.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Recuperando el detalle y evaluando la calidad visual en GPU de modelos topográficos simplificados

La visualización interactiva de escenarios 3D es clave en la industria de entretenimientos, en multimedia y en otras aplicaciones de computer graphics. A la hora del rendering, el volumen y la complejidad de la información que define a cada ambiente resulta problemático. Por lo tanto, es necesario recurrir a técnicas que reduzcan los tiempos de rendering tales como la simplificación de modelos, el nivel de detalle adecuado para ciertas porciones del modelo, el uso de primitivas eficientes que aceleren el hardware gráfico, el balance entre CPU-GPU, entre otras. En este trabajo, presentamos una línea de investigación que propone un conjunto de técnicas las cuales han sido desarrolladas para ofrecer una alta performance del rendering de grandes terrenos en tiempo real.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualizació

Recuperando el detalle y evaluando la calidad visual en GPU de modelos topográficos simplificados

La visualización interactiva de escenarios 3D es clave en la industria de entretenimientos, en multimedia y en otras aplicaciones de computer graphics. A la hora del rendering, el volumen y la complejidad de la información que define a cada ambiente resulta problemático. Por lo tanto, es necesario recurrir a técnicas que reduzcan los tiempos de rendering tales como la simplificación de modelos, el nivel de detalle adecuado para ciertas porciones del modelo, el uso de primitivas eficientes que aceleren el hardware gráfico, el balance entre CPU-GPU, entre otras. En este trabajo, presentamos una línea de investigación que propone un conjunto de técnicas las cuales han sido desarrolladas para ofrecer una alta performance del rendering de grandes terrenos en tiempo real.Eje: Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recuperando el detalle y evaluando la calidad visual en GPU de modelos topográficos simplificados

La visualización interactiva de escenarios 3D es clave en la industria de entretenimientos, en multimedia y en otras aplicaciones de computer graphics. A la hora del rendering, el volumen y la complejidad de la información que define a cada ambiente resulta problemático. Por lo tanto, es necesario recurrir a técnicas que reduzcan los tiempos de rendering tales como la simplificación de modelos, el nivel de detalle adecuado para ciertas porciones del modelo, el uso de primitivas eficientes que aceleren el hardware gráfico, el balance entre CPU-GPU, entre otras. En este trabajo, presentamos una línea de investigación que propone un conjunto de técnicas las cuales han sido desarrolladas para ofrecer una alta performance del rendering de grandes terrenos en tiempo real.Eje: Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simplificación poligonal guiada por máscaras visuales

La visualización interactiva en ambientes exteriores requiere de la simplificación poligonal de los modelos involucrados; proceso que introduce artefactos geométricos que degradan la calidad visual resultante. Maximizar la tasa de simplificación mientras se minimiza la degradación visual no resulta una tarea trivial. La idea es encontrar un balance entre la calidad visual y la conservación de la topología, notando una característica principal: una región escasamente iluminada reduce en apariencia la distorsión geométrica que una muy iluminada. En este contexto, el algoritmo propuesto para la simplificación de los objetos en el escenario exterior ha sido guiado primariamente por una métrica geométrica (curvatura local), y luego combinado con un criterio basado en la percepción visual que evalúa la influencia de la iluminación en cada elemento. La calidad y la robustez del indicador propuesto resultan de la medición del volumen encerrado entre las aproximaciones generadas y los modelos reales. La solución propuesta está concebida inicialmente para entornos donde el cambio de iluminación, y consecuente recálculo de la malla, es poco frecuente; permitiendo obtener mallas con una cantidad manejable de elementos y con un proceso de renderizado eficiente.VII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reducing Artifacts Impact on IVUS Automatic Segmentation Via Inpainting

In this work we present a novel approach that uses digital inpainting to preprocess intravascular ultrasound (IVUS) images to reduce the impact of undesired features. Then, we automatically segment the arterial wall with active contour models. IVUS is a catheter-based medical imaging technique that produces cross-sectional images of blood vessels. Segmentation of vessel wall is particularly useful to study many coronary artery diseases, such atherosclerosis. Being IVUS a good technology to analyse the anatomy of the arterial wall, the modality may present several artifacts, such as shadows or catheter ring-down, that may difficult further processing. To deal with these artifacts, in this paper we consider an exemplar-oriented inpainting algorithm that replaces the corrupted information by using the unaltered neighbourhood. To determine the impact of this preprocessing step, segmentation results over inpainted and non-inpainted IVUS are presented. The images are compared with manually outlined contours, showing that the inpainting method promotes continuity of the arterial wall and improves the segmentation performance.Fil: Manterola, Hugo Luis. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lo Vercio, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: del Fresno, Mirta Mariana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Simplificación poligonal guiada por máscaras visuales

La visualización interactiva en ambientes exteriores requiere de la simplificación poligonal de los modelos involucrados; proceso que introduce artefactos geométricos que degradan la calidad visual resultante. Maximizar la tasa de simplificación mientras se minimiza la degradación visual no resulta una tarea trivial. La idea es encontrar un balance entre la calidad visual y la conservación de la topología, notando una característica principal: una región escasamente iluminada reduce en apariencia la distorsión geométrica que una muy iluminada. En este contexto, el algoritmo propuesto para la simplificación de los objetos en el escenario exterior ha sido guiado primariamente por una métrica geométrica (curvatura local), y luego combinado con un criterio basado en la percepción visual que evalúa la influencia de la iluminación en cada elemento. La calidad y la robustez del indicador propuesto resultan de la medición del volumen encerrado entre las aproximaciones generadas y los modelos reales. La solución propuesta está concebida inicialmente para entornos donde el cambio de iluminación, y consecuente recálculo de la malla, es poco frecuente; permitiendo obtener mallas con una cantidad manejable de elementos y con un proceso de renderizado eficiente.VII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simplificación poligonal guiada por máscaras visuales

La visualización interactiva en ambientes exteriores requiere de la simplificación poligonal de los modelos involucrados; proceso que introduce artefactos geométricos que degradan la calidad visual resultante. Maximizar la tasa de simplificación mientras se minimiza la degradación visual no resulta una tarea trivial. La idea es encontrar un balance entre la calidad visual y la conservación de la topología, notando una característica principal: una región escasamente iluminada reduce en apariencia la distorsión geométrica que una muy iluminada. En este contexto, el algoritmo propuesto para la simplificación de los objetos en el escenario exterior ha sido guiado primariamente por una métrica geométrica (curvatura local), y luego combinado con un criterio basado en la percepción visual que evalúa la influencia de la iluminación en cada elemento. La calidad y la robustez del indicador propuesto resultan de la medición del volumen encerrado entre las aproximaciones generadas y los modelos reales. La solución propuesta está concebida inicialmente para entornos donde el cambio de iluminación, y consecuente recálculo de la malla, es poco frecuente; permitiendo obtener mallas con una cantidad manejable de elementos y con un proceso de renderizado eficiente.VII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV