BIOINFORMATICĂ STRUCTURALĂ

Cursul 603-11-2010

Ş.l.dr.ing. Adriana ALBUadriana.albu@aut.upt.ro

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