Método computacional para filtragem de ruído e preservação de detalhes em imagens médicas de tomografia computadorizada de baixa radiação
Visualizar/ Abrir
Data
2020-03-18Primeiro membro da banca
Pozzer, César Tadeu
Segundo membro da banca
Jung, Cláudio Rosito
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Tomografia computadorizada (TC) é uma ferramenta de extrema importância para se realizar
exames médicos de imagem e obter um diagnóstico médico preciso de estruturas internas de um
paciente. Comparada com exames tradicionais que envolvem doses de radiação, a TC é uma
técnica mais eficaz, onde um processamento geométrico digital é usado para gerar uma imagem
3D de uma estrutura interna de um objeto, ou paciente, a partir de uma série de imagens
2D obtidas durante diversas rotações do aparelho de TC ao redor do objeto examinado. Além
disso, também levando em consideração exames tradicionais de imagens como raio-X, ressonância
magnética ou ultrassom, por exemplo, a técnica de TC utiliza doses de radiação maiores
que tais exames, fornecendo, assim, imagens de alta qualidade. Entretanto, expor pacientes à
constantes altas doses de radiação é um fator negativo deste tipo de exame e, diante disso, a
comunidade médica têm se concentrado em diminuir as doses de radiação de exames de tomografia
computadorizada seguindo o princípio ALARA (As Low As Reasonably Achievable),
onde a dosagem é diminuída até um determinado nível mantendo uma imagem obtida e diagnóstico
médico aceitáveis. Contudo, durante a aquisição de imagens em exames de tomografia
computadorizada de baixa radiação, tais imagens são frequentemente degradas por artefatos
indesejados, conhecidos como ruído, afetando diretamente e negativamente a qualidade das
imagens. Ou seja, os valores dos pixels que formam a imagem resultante são corrompidos.
Diante do cenário apresentado, neste estudo é proposto um método baseado em operadores da
morfologia matemática e filtragem Block-Matching 3D (BM3D) para reduzir ruído e preservar
detalhes em imagens médicas de tomografia computadorizada de baixa radiação. O método é
dividido em dois estágios principais, nomeados como: segmentação estrutural e filtragem de
ruído. O primeiro estágio é responsável por separar a imagem em duas regiões denominadas
foreground e background, onde passarão pelo processo de filtragem de ruído, no segundo estágio
do método, a partir de operadores morfológicos e filtragem BM3D. O método proposto
foi testado em 991 imagens de dentais e 460 imagens pulmonares de TC de baixa radiação. Os
resultados experimentais obtidos pelo método proposto foram comparados com os resultados
de diversos filtros presentes no estado-da-arte e validados utilizando as métricas quantitativas
PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity), MSE (Mean-Squared Error)
e EPI (Edge Preservation Index). Os resultados médios obtidos pelo método proposto para
imagens dentais demonstraram performance superior em relação a todos filtros avaliados, com
valores quantitativos médios de PSNR de 28.78, 0.82 na métrica SSIM, MSE de 177.06 e 91%
em preservação de bordas, de acordo com a métrica EPI. Já para imagens do pulmão, o PSNR
médio foi de 19.77, o SSIM médio foi de 0.74, erro quadrático médio de 181.98 e EPI médio
de 0.82. Os resultados, tanto quantitativos quanto visuais, foram satisfatórios, provando que o
método proposto consegue reduzir ruído e preservar detalhes eficientemente.
Coleções
Os arquivos de licença a seguir estão associados a este item: