Upload
vuongkhanh
View
235
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
BIOINFORMATICĂ STRUCTURALĂ
Cursul 603-11-2010
Ş.l.dr.ing. Adriana [email protected]
www.aut.upt.ro/~adrianaa
2
Imagini medicaleUtilizarea imaginilor medicale înprocesul de diagnoză
Conţinut
3
IMAGINI MEDICALE
4
Imagini medicale
Atunci când are loc analizarea stării desănătate a unui pacient, în majoritatearamurilor medicale, un rol deosebit deimportant îl au imaginile zonelor investigatePot scoate în evidenţă leziuni şi nereguli carenu sunt depistate prin alte metode (analizasimptomelor sau a testelor de laborator)
5
Imagini medicale
Cele mai utilizate tehnici de obţinere aimaginilor medicale:
ultrasonografialaparoscopiarezonanţa magnetică nucleară (RMN)tomografia computerizată (CT)
6
Ultrasonografia
Ultrasonografia (ecografia)metodă de explorare rapidă, simplă şi sigurămetoda prin care sunt vizualizate diferitele organeşi ţesuturi ale corpului uman cu ajutorulultrasunetelorprezintă avantajul că nu are contraindicaţii,deoarece razele sunt din punct de vedere fizicsunete cu frecvenţă atât de înaltă încât nu pot fiauzite
7
Ultrasonografia
Componentele unuiecograf:
transductor (sondă)consola care include uncomputer şi compo-nente electronicemonitor TVaccesorii pentru stocareimagini, transmisie,printare
8
Ultrasonografia
Piesa principală este transductorulemite ultrasuneteleprimeşte ecourile returnate de ţesuturile şiorganele prin care au trecut
Imaginile ecograficese obţin în timp real⇒ e posibil să se vizualizeze structura şi mişcareaorganelor interne
9
Ultrasonografia
Principiulasemănător cu principiul de funcţionare al unuiaparat radarun puls de ultrasunete cu frecvenţa de 1–15 MHzeste trimis de la nivelul transductoruluieste reflectat la contactul cu marginile ţesutuluiinvestigat sub formă de ecourimăsurarea timpului care trece până lareîntoarcerea ultrasunetelor permite calculareadistanţei până la graniţa de ţesut la care are locreflectarea undei incidente
10
Ultrasonografia
Progresele tehnologice au permis dezvoltareaecografiei 3D în care reflexia ultrasuneteloreste vizualizată tridimensionalEcografia 4D reprezintă vizualizarea uneiimagini 3D în mişcare
11
Utilizarea ultrasonografiei
Vizualizareorbita şi globul ocular;vasele mari ale gâtului;tiroida şi glandele paratiroide;cordul;glanda mamară (sânul);organele abdominale – ficat, veziculă biliară,splină, pancreas, rinichi;organele pelvine – uter, ovare, prostată, veziculeseminale;
12
Utilizarea ultrasonografiei
vasele mari abdomino-pelvine – aorta, arterelerenale, vena portă, vena splenică, arterele iliace;sarcina normală şi patologică;testiculele.
ghidarea procedurilor intervenţionaleobţinerea unei probe de ţesut pentru analizaanatomo-patologicăevacuarea unor colecţii fluide de tipul chisturilorsau abceselor
13
Laparoscopia
Procedură chirurgicalăFoloseşte un tub subţire, luminat, numitlaparoscop
este introdus in abdomen printr-o mica incizie lanivelul peretelui abdominal
Este folosita pentruexaminarea organelor abdominale sau genitaleinternediagnosticul unor afecţiuni precum chisturile,fibroamele şi infecţiile
14
Laparoscopia
Laparoscopulpoate fi folosit şi pentru recoltarea unor probe deţesut pentru biopsiei se pot ataşa şi alte instrumente, precum foarfecelechirurgical
Laparoscopiaelimina necesitatea unei operaţii extensive care arnecesita o incizie mare a abdomenuluiimplica riscuri mai micieste mai puţin costisitoarepoate fi efectuată fără a necesita spitalizare
15
Rezonanţa magnetică nucleară (RMN)
Tehnica radiologicaFoloseşte
magnetismulundele radioun computer
Transpune in imagini structurile organismuluiScannerul RMN
tub foarte mareînconjurat pe interior de un magnet circulargigantic
16
Rezonanţa magnetică nucleară
Pacientul trebuie să se întindă pe o masămobilă care va fi introdusă în interiorulmagnetului
17
Rezonanţa magnetică nucleară
Se creează un câmp magnetic puternic cucapacitatea de a alinia protonii din atomii dehidrogenOdată aliniaţi, aceştia vor fi expuşi undelorradio, care rotesc diverşi protoni dinorganism, situaţie ce duce la formarea unuisemnal captat de unul dintre capetele RMN-ului prevăzut cu un receptorDe la receptor informaţiile ajung la nivelulcomputerului unde sunt procesate şitranspuse în imagini
18
Rezonanţa magnetică nucleară
Imaginea şi rezoluţia transmise de scannerulRMN sunt destul de detaliate încât să permitădepistarea celor mai mici schimbări dinstructura organismuluiÎn anumite situaţii se va folosi o substanţă decontrast, pentru o acurateţe cât mai mare aimaginilor
19
Utilizarea RMN-ului
diagnosticarea traumatismelor cranio-cerebrale (transpuse in imagini sub formaunor hemoragii sau umflături);anevrism cerebral, atac cerebral sau tumoriale creierului;tumori sau inflamaţii ale coloanei vertebraleevaluarea integrităţii coloanei vertebrale înurma unor traume;
20
Utilizarea RMN-ului
diagnosticarea afecţiunilor asociate coloaneivertebrale sau discurilor intervertebrale;evaluarea structurii inimii şi a aortei, caz încare se poate diagnostica anevrismul lanivelul inimii;evaluarea glandelor ai a organelor localizateîn cutia toracică;evaluarea structurii articulaţiilor, ţesuturilormoi şi a sistemului osos
21
Rezonanţa magnetică nucleară
Riscuri – obiectele metalice din interiorulcorpului
pot distorsiona imaginilese pot mişca
articulaţii artificiale, tije metalice pentrususţinerea oaselor, proteze, valve artificiale,fragmente de glonţ, pompe interne pentruinsulina sau chimioterapie
22
Rezonanţa magnetică nucleară
23
Tomografia computerizată (CT)
Se realizează îmbinândtehnicile digitaledispozitive de radiaţii X
Se obţin un număr de imagini ce reprezintăsecţiuni ale diferitelor părţi din corpul umanSe pot astfel analizaţesuturi moioasevase de sânge
24
Tomografia computerizată
Este îndeosebi folosită pentru semnalarealeziunilortumorilormetastazelor
Se evidenţiază nu doar prezenţa lor ci şidimensiunealocalizareaextinderea
25
Utilizarea CT
creierul, vasele de sânge din creier, ochii,urechea internă, sinusurile;gâtul, umerii, regiunea cervicală a coloaneivertebrale, vasele de sânge de la nivelulgâtului;pieptul, inima, aorta, plămânii;regiunea toracică şi lombară a coloaneivertebrale;
26
Utilizarea CT
partea superioară a abdomenului, ficatul,rinichii, splina, pancreasul;bazinul, şoldurile, sistemul reproducătormasculin şi feminin, intestine;sistemul osos incluzând oase ale palmelor,labei piciorului, braţelor, picioarelor,maxilarului, încheieturilor.
27
Examenul CT al ficatului
Ficatul poate beneficia în mod determinant detomografiei computerizată datorită caracte-risticilor sale structurale:
caracterul dens omogen al parenchimului hepatic;prezenţa în parenchim a căilor sanguine şi biliare,conţinutul lichidian al acestora apărând hipodensfaţă de parenchimul hepatic;învecinarea organului cu medii având densitatediferită (grăsime peritoneală, aer pulmonar,colecist).
28
Examenul CT al ficatului
29
REŢELELE NEURONALE ARTIFICIALE ŞI
IMAGISTICA MEDICALĂ
30
RNA şi imagistica medicală
Imagistica este o zonă importantă în care potfi aplicate tehnici de recunoaştere a formelorpe baza reţelelor neuronale artificialeÎn medicină, recunoaşterea formelor esteutilizată pentru
identificarea şi extragere unor trăsături importantedin radiografii, tomografii etc.a oferi asistenţă semnificativă în diagnozamedicală
31
RNA şi imagistica medicală
În domeniul imagisticii medicale e posibil săapară unele dificultăţi cauzate de faptul cădatele pot fi incomplete, incorecte sauinexacteReţelele neuronale artificiale pot manipulatotuşi astfel de date şi sunt utilizate cuprecădere pentru capacităţile care leaseamănă cu oamenii (generalizarea şirobusteţea) pentru a asista medicii în luareaunor decizii
32
PRELUCRAREA IMAGINILOR
33
Prelucrarea imaginilor
Sistemele de prelucrare automată a imaginilorau pătruns cu succes deosebit În domeniulmedicalTehnici avansate şi performante îşi aducaportul în analiza şi diagnosticul corect almultor afecţiuniUtilizarea tehnicii de calcul în aceste domeniipermite evaluări calitative şi cantitativecorecte ale unor procese fiziologice
34
Noţiuni matematice de bază
Termenul imagine se referă la o funcţiebidimensională f(x,y)x şi y sunt coordonatele în spaţiul xOyf este o funcţie ce defineşte pentru fiecare punct(x,y) nivelul de gri sau strălucirea acelui punct
Imaginea poate fi privită ca o matriceindicele rândurilor şi al coloanelor identifică unpunctelementul corespunzător al matricei reprezintănivelul de gri în acel punctElementele unei asemenea reţele = pixeli
35
Prelucrarea imaginilor
Sistemele de prelucrare a imaginilorbiomedicale sunt folosite pentru a extrageinformaţii specifice (recunoaşterea, numărarea şimăsurarea formei, mărimii, poziţiei, densităţii sau aaltor proprietăţi similare ale unor obiecte dintr-oimagine) cu o mai mare acurateţe decât o faceomulPentru a realiza acest lucru sunt folosite oserie de tehnici de îmbunătăţire a imaginii
36
Prelucrarea imaginilor
Selectarea zonei de interesImaginea iniţială conţine milioane de pixeliSe doreşte doar analiza unor părţi din aceastăimagine (de exemplu regiunea în care se află otumoare)Selectarea din imaginea iniţială a obiectelorsau caracteristicilor de interes se numeştesegmentareInformaţiile nesemnificative sunt ignorateSe reduce astfel substanţial volumul de date
37
Segmentarea imaginilor
Segmentarea imaginilor medicale îşi găseşteaplicabilitate în:
punerea unui diagnosticvizualizarea unor regiuni de interesrealizarea intervenţiilor chirurgicale ghidate prinimagini
La baza realizării segmentării se află fieprincipiul discontinuităţii, fie similaritatea
38
Segmentarea imaginilor
Regiunile obţinute în urma segmentăriitrebuie să satisfacă următoarele condiţii:
(se consideră imaginea R alcătuită din regiunile R1, R2, …, Rn)
Fiecare pixel trebuie să aparţină unei regiuni
Ri sunt regiuni adiacente, i = 1, 2, …, nRi ∩ Rj = ∅, ∀ i, j, cu i ≠ j. Regiunile trebuie săfie disjuncte.
Un
1ii RR
=
=
39
Segmentarea imaginilor
P(Ri)=TRUE, i = 1, 2, …, n, unde P(Ri) este unpredicat logic definit pentru punctele dinmulţimea R. Această condiţie impune ca toţipixelii dintr-o regiune să satisfacă o anumităproprietateP(Ri ∩ Rj)= FALSE, i ≠ j. Regiunile trebuie săfie, două câte două, diferite în sensul dat depredicatul P.
40
Segmentarea imaginilor
Obţinerea regiunilor se poate face pornind dela o mulţime de puncte la care se adaugăpixelii din jur care îndeplinesc anumitecondiţii (referitoare la intensitate, culoare,textură, etc.)
41
Imaginea iniţială
42
Imagini obţinute pe parcursul segmentării
43
Imaginea finală
44
Descrierea obiectelor
O regiune poate fi descrisă de formaconturului său sau de caracteristicile internePrincipalele elemente care descriu o regiunesunt aria, perimetrul, texturaTextura este o caracteristică de tip structural,observabilă pe suprafaţa unor obiecte delemn, piatră, ţesăturăEa este specifică şi anumitor materiale canisipul, iarba, cerealele
45
Descrierea obiectelor
Una din cele mai utilizate metode deextragere a descriptorilor de textură este ceabazată pe matricele de co-ocurenţăAcestea mai sunt numite şi matrice aledependenţelor spaţiale în niveluri de griSunt folosite pentru a determina cât de desapar într-o imagine (sau o regiune a uneiimagini) pixeli cu o anumită valoare în raportcu pixeli de o altă valoare
46
Matricele de co-ocurenţă
Aceste matrice se calculează raportat la unanumit unghi şi o numită distanţă între pixeliCele mai uzuale unghiuri sunt de 0, 45, 90 şi135 de grade
47
Matricele de co-ocurenţă
C0°,d(i, j) = |{((k,l), (m,n)) ∈ I: k-m=0, |l-n|=d,I(k,l)=i, I(m,n)=j}|C45°,d(i, j) = |{((k,l), (m,n)) ∈ I: (k-m=d, l-n=-d)SAU (k-m=-d, l-n=d), I(k,l)=i, I(m,n)=j}|C90°,d(i, j) = |{((k,l), (m,n)) ∈ I: |k-m|=d, l-n=0, I(k,l)=i, I(m,n)=j}|C135°,d(i, j) = |{((k,l), (m,n)) ∈ I: (k-m=d, l-n=d)SAU (k-m=-d, l-n=-d), I(k,l)=i, I(m,n)=j}|
48
Matricele de co-ocurenţă
Exprimând în cuvinte aceste relaţii, valoareaC0°,d(i, j) va reprezenta numărul de perechipixeli din imaginea I care au valoarea irespectiv j şi se află la distanţă d unul decelălalt pe orizontală. Matricea C90°,d vaînregistra pixelii din imaginea I căutaţi peverticală, matricea C45°,d pe direcţii paralele cudiagonala secundară, iar matricea C135°,d pedirecţii paralele cu diagonala principală.
49
Matricele de co-ocurenţă
Deoarece aceste matrice au dimensiuni foartemari (256x256) este dificil a fi utilizate înaceastă formă.Se extrag din aceste matrice de co-ocurenţăcaracteristici ale texturii
50
Caracteristicile de textură
Energia
Entropia
Elementul maxim
Contrastul , uzual k=2 şi λ=1
Momentul
∑j,i
2d,φ )j,i(C
∑j,i
d,φd,φ ))j,i(Clog()j,i(C
),(max jiC
∑ −j,i
λd,φ
k )j,i(C)ji(
∑ −+j,i
d,φ)ji(1)j,i(C
51
Caracteristicile de textură
Corelaţiaunde: yx
yxj,i
d,φ
σσ
μμ)j,i(C)j*i( −∑
∑ ∑=i j
d,φx )j,i(Ciμ
∑ ∑=j i
d,φy )j,i(Cjμ
∑ ∑−=i j
d,φxx )j,i(C)μi(σ
∑ ∑−=j i
d,φyy )j,i(C)μj(σ
52
Sistemul de diagnoză
Caracteristicile de textură reprezintă intrărileunei reţele neuronale creată şi antrenatăpentru a oferi predicţii în ceea ce priveşteafecţiunile hepaticeAu fost create 500 de reţele neuronale şi a fostreţinută cea cu acurateţea cea mai bună
53
Sistemul de diagnoză
Reţele sunt de tip feedforward24 de intrări,un nivel ascuns care conţine 10 neuroniun nivel de ieşire care sugerează (prinintermediul unui cod) diagnosticul
Pentru antrenare s-a folosit algoritmulbackpropagation
54
Sistemul de diagnoză
Pacienţii ale căror tomografii au fost analizateşi folosite pentru antrenarea reţelelorneuronale pot fi împărţiţi în patru categorii înfuncţie de diagnosticul pus de radiolog:
ficat normal (cod 0)formaţiuni chistice hepatice (cod 1)hepatomegalie (cod 2)steatoză hepatică (cod 3)
Reţeaua neuronală va sugera în care dinaceste situaţii se află pacientul investigat
55
Problemă
Realizaţi un sistem informatic care săanalizeze imagini medicale
56
Bibliografie
1. Adriana ALBU: “Stabilirea de baze de datepentru diagnosticarea hepatitelor virale prinanaliza imaginilor ficatului obţinute printomografiere” – Teză de doctorat, EdituraPolitehnica, 2006
57
Vă mulţumesc pentru atenţie