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Multidimensional similarity search for 2D-3D medical data correlation and fusion

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Multidimensional similarity search for 2D-3D medical data correlation and fusion

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Título Multidimensional similarity search for 2D-3D medical data correlation and fusion
Outro título Busca de similaridade para correlação e fusão de imagens médicas multidimensionais
Autor Grandi, Jerônimo Gustavo
Orientador Maciel, Anderson
Data 2014
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto 3D
Computacao grafica : Aplicacoes
Processamento : Imagens médicas
[en] 2D-3D image fusion
[en] Medical images
[en] Volumetric visualization
[en] Withinmodality registration
Abstract Images of the inner anatomy are essential for clinical practice. To establish a correlation between them is an important procedure for diagnosis and treatment. In this thesis, we propose an approach to correlate within-modality 2D and 3D data from ordinary acquisition protocols based solely on the pixel/voxel information. The work was divided into two development phases. First, we explored the similarity problem between medical images using the perspective of image quality assessment. It led to the development of a 2-step technique that settles the compromise between processing speed and precision of two known approaches. We evaluated the quality and applicability of the 2-step and, in the second phase, we extended the method to use similarity analysis to, given an arbitrary slice image (2D), find the location of this slice within the volume data (3D). The solution minimizes the virtually infinite number of possible cross section orientations and uses optimizations to reduce the computational workload and output accurate results. The matching is displayed in a volumetric three-dimensional visualization fusing the 3D with the 2D. An experimental analysis demonstrated that despite the computational complexity of the algorithm, the use of severe data sampling allows achieving a great compromise between performance and accuracy even when performed with low gradient intensity datasets.
Resumo Imagens da anatomia interna são essenciais para as práticas médicas. Estabelecer correlação entre elas, é um importante procedimento para diagnóstico e tratamento. Nessa dissertação, é proposta uma abordagem para correlacionar dados multidimensionais de mesma modalidade de aquisição baseando-se somente nas informações de intensidade de pixels e voxels. O trabalho foi dividido em duas fases de implementação. Na primeira, foi explorado o problema de similaridade entre imagens médicas usando a perspectiva de análise de qualidade de imagem. Isso levou ao desenvolvimento de uma técnica de dois passos que estabelece um equilíbrio entre a velocidade de processamento e precisão de duas abordagens conhecidas. Avaliou-se a qualidade e aplicabilidade do algoritmo e, na segunda fase, o método foi estendido para analisar similaridade e encontrar a localização de uma imagem arbitrária (2D) em um volume (3D). A solução minimiza o número virtualmente infinito de possíveis orientações transversais e usa otimizações para reduzir a carga de trabalho e entregar resultados precisos. Uma visualização tridimensional volumétrica funde o volume (3D) com a imagem (2D) estabelecendo uma correspondência entre os dados. Uma análise experimental demonstrou que, apesar da complexidade computacional do algoritmo, o uso de amostragem, tanto na imagem quanto no volume, permite alcançar um bom equilíbrio entre desempenho e precisão, mesmo quando realizada com conjuntos de dados de baixa intensidade de gradiente.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/104133
Arquivos Descrição Formato
000939693.pdf (14.66Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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