Método computacional automático para correção do efeito \"heel\" nas imagens radiográficas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-15052017-155328/ |
Resumo: | O diagnóstico radiográfico é baseado na análise das diferenças das densidades ópticas (DO) do filme, que deveriam ser provocadas apenas pelas estruturas anatômicas do paciente. Entretanto, a intensidade do feixe de raios X não é uniforme devido a um efeito intrínseco do equipamento de aquisição de imagem, conhecido como efeito \"heel\". Estas variações prejudicam tanto a análise visual quanto o processamento computacional (CAD) das pequenas estruturas anatômicas. O presente trabalho apresenta um método computacional que corrige as diferenças de densidades ópticas produzidas na radiografia pelo efeito \"heel\". Esse método foi implementado utilizando ambiente de programação Delphi, rotinas em C e Matlab. O método simula a distribuição da intensidade ao longo do campo de radiação, determinando o caminho de absorção que os fótons sofrem dentro do alvo utilizando os modelos de Kramers e Fritz Livingston. Calcula a correlação espacial entre a radiografia e a imagem simulada, localizando o eixo anodo/catodo e o centro do campo nas duas imagens, empregando a função de correlação estatística de Pratt e a função de mapeamento de Zitová e Flusser. Calcula tanto os percentuais de radiação recebidos para cada ponto simulado em relação à radiação ao centro do campo, quanto os percentuais dos níveis de cinza de cada pixel da radiografia e corrige esse valor em função do correspondente na simulação. O algoritmo desenvolvido permitiu determinar a posição do centro do campo de radiação com precisão em torno de 1% e eliminou aproximadamente 90% do efeito \"heel\" na radiografia permitindo que os objetos apresentassem densidades ópticas coerentes com suas absorções específicas. Um estudo preliminar mostrou que esse método poderá ser utilizado como pré-processamento dos sistemas CAD. |
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Método computacional automático para correção do efeito \"heel\" nas imagens radiográficasAn automatic computational method for correction of the heel effect in radiographic imagesComputational simulationEfeito "heel"Heel effectImage processingImagem radiográficaNão uniformidade do campoNon uniformity fieldPré-processamentoPreprocessingProcessamento de imagensRadiographic imageRaios XX-rayO diagnóstico radiográfico é baseado na análise das diferenças das densidades ópticas (DO) do filme, que deveriam ser provocadas apenas pelas estruturas anatômicas do paciente. Entretanto, a intensidade do feixe de raios X não é uniforme devido a um efeito intrínseco do equipamento de aquisição de imagem, conhecido como efeito \"heel\". Estas variações prejudicam tanto a análise visual quanto o processamento computacional (CAD) das pequenas estruturas anatômicas. O presente trabalho apresenta um método computacional que corrige as diferenças de densidades ópticas produzidas na radiografia pelo efeito \"heel\". Esse método foi implementado utilizando ambiente de programação Delphi, rotinas em C e Matlab. O método simula a distribuição da intensidade ao longo do campo de radiação, determinando o caminho de absorção que os fótons sofrem dentro do alvo utilizando os modelos de Kramers e Fritz Livingston. Calcula a correlação espacial entre a radiografia e a imagem simulada, localizando o eixo anodo/catodo e o centro do campo nas duas imagens, empregando a função de correlação estatística de Pratt e a função de mapeamento de Zitová e Flusser. Calcula tanto os percentuais de radiação recebidos para cada ponto simulado em relação à radiação ao centro do campo, quanto os percentuais dos níveis de cinza de cada pixel da radiografia e corrige esse valor em função do correspondente na simulação. O algoritmo desenvolvido permitiu determinar a posição do centro do campo de radiação com precisão em torno de 1% e eliminou aproximadamente 90% do efeito \"heel\" na radiografia permitindo que os objetos apresentassem densidades ópticas coerentes com suas absorções específicas. Um estudo preliminar mostrou que esse método poderá ser utilizado como pré-processamento dos sistemas CAD.The radiographic diagnosis is based on the analysis of the film optical density differences that should be created only by the patient anatomical structures. However, the intensity of the x-ray beam is not uniform due to an intrinsic effect to the image acquisition equipment, known as heel effect. These variations damage the visual analysis as well the (CAD) computer processing of the small anatomical structures. The current work presents a computer method that corrects the optical densities differences generated in the radiography by heel effect. This method was implemented using Delphi Programming Environment, routines in C and Matlab. The method simulates the intensity distribution along the radiation field, determining the absorption path that photons suffer inside the target using the models of Kramers and Fritz and Livingston. It calculates the space correlation between the radiography and the simulated image, determining the anode/cathode axis and the field center in the two images, using the statistics function of Pratt and the mapping function of Zitová and Flusser. It calculates as much the received radiation, percentage for each simulated point in relation the field center radiation, as the gray scales percentage of each radiography pixel and corrects their values as function of the correspondent in the simulation. The developed algorithm has allowed to determine the center position of the radiation field with about 1% precision and approximately eliminated 90%of the heel effect in the radiography, allowing the objects to present optical densities coherent with their specific absorptions. A preliminary study has showen that this method can be used as preprocessing of CAD systems.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSlaets, Annie France FrèreNascimento, Marcelo Zanchetta do2005-03-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-15052017-155328/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-19T15:44:41Zoai:teses.usp.br:tde-15052017-155328Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T15:44:41Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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