Processing of microCT implant-bone systems images using Fuzzy Mathematical Morphology

The relationship between a metallic implant and the existing bone in a surgical permanent prosthesis is of great importance since the fixation and osseointegration of the system leads to the failure or success of the surgery. Micro Computed Tomography is atechnique that helps to visualize the structure of the bone. In this study, the microCT is used to analyze implant-bone systems images. However, one of the problems presented in the reconstruction of these images is the effect of the iron based implants, with a halo or fluorescence scattering distorting the micro CT image and leading to bad 3D reconstructions.In this work we introduce an automatic method for eliminate the effect of AISI 316L iron materials in the implant-b one system based on the application of Compensatory Fuzzy Mathematical Morphology for future investigate about the structural and mechanical properties of bone and cancellous materials.Fil: Bouchet, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata; ArgentinaFil: Colabella, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales; ArgentinaFil: Omar, Sheila Ayelén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales; ArgentinaFil: Ballarre, Josefina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología de Materiales; ArgentinaFil: Pastore, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentin

Modelo de balanço de energia para estimar a evapotranspiração real de dados satélites e meteorológicos

Evapotranspiration (ET) is the process whereby water present in the soil is transferred to the atmosphere as vapor. ET is one of the most important fluxes in the hydrological cycle, with estimates of more than 60% of precipitation returning to the atmosphere through ET. Different methods based on weather information have been used to estimate reference ET (ET0), but they provide regional nature estimates, since ET0 expresses only the evaporating power of the atmosphere. The ET that actually takes place from a given plant cover is known as real ET (ETR) and its estimation is usually more complex since it requires information about the current state of the vegetation. Satellite information is an attractive tool to obtain data on vegetation and soil moisture, which can be complemented with meteorological information. This paper proposes and evaluates an energy balance model to calculate ETR using data from satellite imagery and meteorological stations. The model is based on SEBAL (surface energy balance algorithm for land), which was modified for automatically selecting/classifying pixels by thresholds. The generated model was tested in two typical wheat/soy bean farming areas of Argentina. The results showed an appropriate segregation of the dominant soil cover types and a high concordance of obtained data with those present in the literature.La evapotranspiración (ET) es el proceso mediante el cual el agua presente en el suelo se transfiere a la atmósfera en forma de vapor. ET es uno de los flujos más importantes en el ciclo hidrológico, con estimaciones de más del 60% de las precipitaciones que regresan a la atmósfera a través de ET. Se han utilizado diferentes métodos basados en información meteorológica para estimar ET de referencia (ET0), pero proporcionan estimaciones de la naturaleza regional, ya que ET0 expresa solo el poder de evaporación de la atmósfera. La ET que realmente tiene lugar a partir de una cobertura vegetal dada se conoce como ET real (ETR) y su estimación suele ser más compleja ya que requiere información sobre el estado actual de la vegetación. La información satelital es una herramienta atractiva para obtener datos sobre la vegetación y la humedad del suelo, que se puede complementar con información meteorológica. Este documento propone y evalúa un modelo de balance de energía para calcular ETR utilizando datos de imágenes satelitales y estaciones meteorológicas. El modelo se basa en SEBAL (algoritmo de balance de energía superficial para tierra) que fue modificado, en el presente trabajo, para seleccionar/clasificar automáticamente píxeles por umbrales. El modelo generado se probó en dos zonas típicas del cultivo de trigo y soja de Argentina. Los resultados mostraron una segregación apropiada de los tipos de cobertura del suelo dominante y una alta concordancia con los datos obtenidos con aquellos presentes en la literatura.A evapotranspiração (ET) é o processo pelo qual a água presente no solo é transferida para a atmosfera como vapor. ET é um dos fluxos mais importantes no ciclo hidrológico, com estimativas de mais de 60% de precipitação retornando à atmosfera através de ET. Diferentes métodos baseados em informações meteorológicas têm sido usados para estimar a referência ET (ET0), mas fornecem estimativas de natureza regional, uma vez que ET0 expressa apenas o poder de evaporação da atmosfera. O ET que realmente ocorre a partir de uma determinada cobertura vegetal é conhecido como ET real (ETR) e sua estimativa é geralmente mais complexa, uma vez que requer informações sobre o estado atual da vegetação. A informação de satélite é uma ferramenta atrativa para obter dados sobre a umidade da vegetação e do solo, que pode ser complementada com informações meteorológicas. Este artigo propõe e avalia um modelo de balanço de energia para calcular o ETR usando dados de imagens de satélite e estações meteorológicas. O modelo é baseado no SEBAL (algoritmo de equilíbrio de energia superficial para terra), que foi modificado para selecionar/classificar automaticamente pixels por limiares. O modelo gerado foi testado em duas áreas de cultivo de trigo e soja da Argentina. Os resultados mostraram uma adequada segregação dos tipos de cobertura do solo dominante e uma alta concordância com os dados obtidos com os presentes na literatura.Fil: Gavilán, Sebastian. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; ArgentinaFil: Pastore, Juan Ignacio. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Quignard, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Autónoma de Entre Rí­os. Facultad de Ciencia y Tecnología. Centro Regional de Geomática; ArgentinaFil: Marasco, Nestor Damián. Universidad Tecnológica Nacional; ArgentinaFil: Aceñolaza, Pablo Gilberto. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; Argentin

Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

Se presenta un método automático para la detección de estructuras con ramificaciones borrosas basado en operaciones de Morfología Matemática. Estas formas se presentan tanto en imágenes médicas (vasos sanguíneos, angiografías o vías respiratorias) como así también en imágenes de huellas digitales o de materiales. La detección de estas ramificaciones es indispensable para el diagnóstico precoz de gran cantidad de enfermedades o realce de huellas deterioradas para su posterior identificación. Sin embargo, por presentarse en forma difusa o inmersas en ruido, la mayoría de las técnicas estándar del Procesamiento Digital de Imágenes no obtienen los resultados deseables. Este trabajo propone un método para eliminar el ruido y realzar imágenes, mediante reconstrucción por aperturas morfológicas, utilizando elementos estructurantes lineales con diferentes orientaciones. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método realiza un filtrado alternativo y un análisis del signo de la curvatura del contorno para obtener los resultados deseados. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales, con y sin ruido, donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Interfaz gráfica para desarrollo de prototipos de algoritmos de procesamiento de imágenes con morfología matemática difusa

La resolución de problemas en procesamiento digital de imágenes requiere la búsqueda de un conjunto de algoritmos adecuados al tipo de problemática a resolver y la optimización de los parámetros que se definen a partir de cada uno de ellos. El ajuste de cada una de estas técnicas requiere una continua observación de los resultados obtenidos y un elevado número de pruebas. Una de las técnicas que permite resolver un amplio conjunto de problemas es la Morfología Matemática, en particular la Morfología Matemática Difusa permite representar imprecisiones en imágenes con alto contenido de textura y se ha aplicado con éxito para la segmentación de imágenes médicas de diferente tipo. En este trabajo se presenta el desarrollo de una interfaz gráfica configurable que permite la búsqueda de prototipos de algoritmos para el procesamiento con Morfología Matemática y Morfología Matemática Difusa facilitando tareas de aprendizaje sobre el uso de este tipo de metodología. Además, se analizan las características principales del sistema propuesto y su adecuación al uso.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

Se presenta un método automático para la detección de estructuras con ramificaciones borrosas basado en operaciones de Morfología Matemática. Estas formas se presentan tanto en imágenes médicas (vasos sanguíneos, angiografías o vías respiratorias) como así también en imágenes de huellas digitales o de materiales. La detección de estas ramificaciones es indispensable para el diagnóstico precoz de gran cantidad de enfermedades o realce de huellas deterioradas para su posterior identificación. Sin embargo, por presentarse en forma difusa o inmersas en ruido, la mayoría de las técnicas estándar del Procesamiento Digital de Imágenes no obtienen los resultados deseables. Este trabajo propone un método para eliminar el ruido y realzar imágenes, mediante reconstrucción por aperturas morfológicas, utilizando elementos estructurantes lineales con diferentes orientaciones. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método realiza un filtrado alternativo y un análisis del signo de la curvatura del contorno para obtener los resultados deseados. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales, con y sin ruido, donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentation of Medical Images using Fuzzy Mathematical Morphology

Currently, Mathematical Morphology (MM) has become a powerful tool in Digital Image Processing (DIP). It allows processing images to enhance fuzzy areas, segment objects, detect edges and analyze structures. The techniques developed for binary images are a major step forward in the application of this theory to gray level images. One of these techniques is based on fuzzy logic and on the theory of fuzzy sets. Fuzzy sets have proved to be strongly advantageous when representing inaccuracies, not only regarding the spatial localization of objects in an image but also the membership of a certain pixel to a given class. Such inaccuracies are inherent to real images either because of the presence of indefinite limits between the structures or objects to be segmented within the image due to noisy acquisitions or directly because they are inherent to the image formation methods. Our approach is to show how the fuzzy sets specifically utilized in MM have turned into a functional tool in DIP.Facultad de Informátic

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

En este trabajo se presenta un método automático para la segmentación de imágenes de Tomografía Axial Computada (T.A.C.) de mediastino con presencia de tumores con la aplicanción de Filtros Secuenciales Alternativos (ASFs) de Morfología Matemática y la extracción de componentes conectadas basado en conceptos de Topología continua. A una imagen digital se le puede asociar una estructura de espacio topológico, luego las nociones de topología general pueden ser usadas directamente. El método permite establecer de manera exacta el área, el borde externo de las estructuras segmentadas así como su localización exacta. Durante los últimos años, el desarrollo tecnológico ha beneficiado en forma importante el diagnóstico por imágenes permitiendo la detección de tumores renales y hepáticos incidentales, generalmente más pequeños, en personas más jóvenes y con un potencial maligno eventualmente menor. Esto ha permitido un gran avance de las técnicas intervencionistas como la criocirugía y la ablación por radiofrecuencia, evitando en algunos casos cirugías mayores, disminuyendo las morbimortalidad, días de hospitalización y costo total de un tratamiento. Sin embargo tanto la criocirugía como la ablación por radiofrecuencia, a través de temperaturas excesivamente bajas o altas respectivamente, matan tanto las células tumorales como las sanas. Es importante por lo tanto identificar los tumores con extraordinaria precisión espacialIII Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentación de imágenes de resonancia magnética de cerebros a través de operadores morfológicos y distancia geodésica

Cuando se trata de segmentar imágenes de Resonancia Magnética (RM) se presenta una gran cantidad de información inútil que se debe descartar como un paso previo a la clasificación de las distintas zonas de la corteza cerebral. Para arribar a resultados eficientes en la clasificación es deseable trabajar con imágenes que sólo contengan el cerebro y eliminar el cráneo y las meninges circundantes. En este trabajo se presenta un método semi-automático para la detección de estas estructuras basado en la aplicación de Filtros Alternativos Secuenciales de cerradura y apertura por Reconstrucción de Morfología Matemática, con elementos estructurantes de tamaño creciente. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método captura el interior de una curva simple cerrada utilizando la distancia geodésica. En este caso dicha curva representa el borde exterior del cerebro. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

En este trabajo se presenta un método automático para la segmentación de imágenes de Tomografía Axial Computada (T.A.C.) de mediastino con presencia de tumores con la aplicanción de Filtros Secuenciales Alternativos (ASFs) de Morfología Matemática y la extracción de componentes conectadas basado en conceptos de Topología continua. A una imagen digital se le puede asociar una estructura de espacio topológico, luego las nociones de topología general pueden ser usadas directamente. El método permite establecer de manera exacta el área, el borde externo de las estructuras segmentadas así como su localización exacta. Durante los últimos años, el desarrollo tecnológico ha beneficiado en forma importante el diagnóstico por imágenes permitiendo la detección de tumores renales y hepáticos incidentales, generalmente más pequeños, en personas más jóvenes y con un potencial maligno eventualmente menor. Esto ha permitido un gran avance de las técnicas intervencionistas como la criocirugía y la ablación por radiofrecuencia, evitando en algunos casos cirugías mayores, disminuyendo las morbimortalidad, días de hospitalización y costo total de un tratamiento. Sin embargo tanto la criocirugía como la ablación por radiofrecuencia, a través de temperaturas excesivamente bajas o altas respectivamente, matan tanto las células tumorales como las sanas. Es importante por lo tanto identificar los tumores con extraordinaria precisión espacialIII Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentación de imágenes de resonancia magnética de cerebros a través de operadores morfológicos y distancia geodésica

Cuando se trata de segmentar imágenes de Resonancia Magnética (RM) se presenta una gran cantidad de información inútil que se debe descartar como un paso previo a la clasificación de las distintas zonas de la corteza cerebral. Para arribar a resultados eficientes en la clasificación es deseable trabajar con imágenes que sólo contengan el cerebro y eliminar el cráneo y las meninges circundantes. En este trabajo se presenta un método semi-automático para la detección de estas estructuras basado en la aplicación de Filtros Alternativos Secuenciales de cerradura y apertura por Reconstrucción de Morfología Matemática, con elementos estructurantes de tamaño creciente. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método captura el interior de una curva simple cerrada utilizando la distancia geodésica. En este caso dicha curva representa el borde exterior del cerebro. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales donde se observa la correcta segmentación obtenida.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI