dc.creator | Stringhini, Rômulo Marconato | |
dc.date.accessioned | 2021-09-24T17:46:39Z | |
dc.date.available | 2021-09-24T17:46:39Z | |
dc.date.issued | 2020-03-18 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/22270 | |
dc.description.abstract | Computed tomography (CT) is an extremely important tool to realize medical imaging exams
and obtain an accurate medical diagnosis of internal structures of a patient. Compared to other
traditional imaging exams, CT is more efficient, where a digital geometry processing is used
to generate a 3D image of an internal structure of an object, or patient, from a series of 2D
images obtained during various rotations of the CT scan around the scanned object. Also taking
in consideration traditional imaging exams such as X-ray, MRI or ultrasound, for example,
the CT technique uses higher radiation doses than such exams, providing high quality images.
However, exposing patients to constant high doses of radiation is a negative factor of this type
of examination and, because of that, the medical community has focused on decreasing the radiation
dose of CT scans following the ALARA principle (As Low As Reasonably Achievable),
which aims to minimize the radiation dose to a certain level while maintaining an acceptable obtained
image and medical diagnosis. Nevertheless, the images acquired in low-dose CT (LDCT)
scans are degraded by undesirable artifacts, known as noise, which affects negatively the image
quality. That is, the pixels values of the obtained image are corrupted. Given the presented
scenario, in this study is proposed a method based on mathematical morphology operators and
Block-Matching 3D (BM3D) filtering to reduce noise and preserve details in low-dose computed
tomography medical images. The method is divided into two main stages, named as:
image segmentation and noise filtering. The first stage is responsible for separating the input
image in two main regions named as foreground and background which will pass through a
noise filtering process by morphological operators and BM3D technique in the second stage.
The proposed method was tested on 991 dental images and 460 lung images from low-dose
CT scans. The experimental results obtained by the proposed method were compared with the
results of several state-of-the-art filters and validated using the PSNR (Peak Signal-to-Noise
Ratio), SSIM (Structural Similarity), MSE (Mean-Squared Error) and EPI (Edge Preservation
Index) quantitative metrics. The average results obtained by the proposed method for dental
images demonstrate superior performance compared to the evaluated filters, with average
quantitative PSNR values of 28.78, 0.82 in SSIM metric, MSE of 177.06 and 91% in edge
preservation metric. For the images of the lung, the average PSNR value obtained was 19.77,
0.74 for the SSIM metric, 181.98 on MSE and average EPI of 0.82. The results, both visual and
quantitative, were satisfactory, proving that the proposed method can reduce noise and preserve
details efficiently. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Baixa radiação | por |
dc.subject | Redução de ruído | por |
dc.subject | Preservação de detalhes | por |
dc.subject | Morfologia matemática | por |
dc.subject | BM3D | por |
dc.subject | Low-dose | eng |
dc.subject | Noise reduction | eng |
dc.subject | Details preservation | eng |
dc.subject | Mathematical morphology | eng |
dc.title | Método computacional para filtragem de ruído e preservação de detalhes em imagens médicas de tomografia computadorizada de baixa radiação | por |
dc.title.alternative | Computational method for noise filtering and detail preservation in low radiation computed tomographic medical images | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | 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. | por |
dc.contributor.advisor1 | Welfer, Daniel | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7506460984370717 | por |
dc.contributor.referee1 | Pozzer, César Tadeu | |
dc.contributor.referee2 | Jung, Cláudio Rosito | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3322117724621463 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Ciência da Computação | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |