Métodos computacionais para extração de características de imagens de nódulos pulmonares
Projeto realizado na Fatec de Praia Grande que visa investigar e avaliar experimentalmente o uso de métodos de extração de características aplicados em imagens da área médica.
O câncer de pulmão é o tipo de câncer que, atinge homens e mulheres, e mais mata no Brasil. A maneira mais fácil de diagnosticar esse tipo de câncer é por meio de imagens médicas (INCA, 2012). Além da auxiliar no diagnóstico, essas e outras imagens médicas quando armazenadas em sistemas computacionais que permitem a transmissão e recuperação do seu conteúdo, constitui grandes bases de informações que podem auxiliar em novos estudos e futuros diagnósticos.
São dois os modos mais conhecidos para recuperar imagens de banco de dados. Um deles é relacionar palavras-chave às imagens e assim recuperar uma imagem consiste em uma busca textual no banco de dados.
No entanto, para um conjunto de imagens que não possui palavras-chave associadas, uma alternativa é usar a recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR, do inglês Content-Based Image Retrieval). Em CBIR, uma imagem é utilizada como parâmetro para buscar outra imagem que possui características similares. Para isso, existem diversos algoritmos que podem ser usados para extrair valores de diferentes aspectos das imagens, tais como cor, texturas e formas (BALAN, 2004) (RAZENTE, BARIONI, & TRAINA, 2006) (WATANABE & TRAINA, 2006). Em geral, as características obtidas de uma imagem constituem em um conjunto de valores numéricos que é aplicado em funções de distância (e.g. Euclidiana) para determinar o quão próximo estão os valores de outro conjunto.
Figura 1 - A importância da escolha das características em um problema de comparação de imagens (COLORIBUS, 2000).
Conforme é ilustrado na Figura 1, os aspectos a serem considerados podem determinar o sucesso do resultado da busca.
Investigar e avaliar experimentalmente o uso de métodos de extração de características aplicados em imagens da área médica e baseados nos resultados, identificar os métodos que fornecem os dados mais discriminantes para imagens de nódulos do pulmão.
Os métodos a serem estudados poderão também ser aplicados a outros tipos de problemas, como reconhecimentos de faces ou digitais, no entanto, o intuito deste projeto é promover e incentivar na Fatec de Praia Grande inovações tecnológicas na área da saúde.
Para extração de características das imagens serão utilizadas as bibliotecas ImageJ (RASBAND, 1997-2012) e JFeatureLib (GRAF, 2012), ambas desenvolvidas em Java. JFeatureLib contém vários métodos para extração de características de imagens, dentre os mais conhecidos na área podem ser citados Gabor, SIFT, SURB e EHD. ImageJ possui métodos para manipulação de imagens, tais como filtros, histogramas e operações morfológicas que podem ser utilizados para implementar outros métodos.
As imagens serão obtidas da coleção de imagens médicas denominada LIDC-IDRI (ARMATO III, 2011), uma das coleções de imagens disponíveis em TCIA (TCIA, 2011). Essa coleção é constituída com imagens de tomografia computadoriza da região do tórax. Os achados radiológicos presentes nas imagens foram identificados por múltiplos especialistas.
Após uma revisão bibliográfica dos métodos que serão utilizados e exercícios práticos em laboratório, os participantes desenvolverão, com supervisão do coordenador do projeto, os experimentos para avaliar a qualidade das características extraídas das imagens médicas.
Palestra: Visão Computacional - A interpretação da imagem pelo computador
Artigo: FATech - Periódico Mensal sobre Tecnologia e Inovação. Terceira Edição. Novembro, 2013.
ARMATO III, S. G. (2011). The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A completed reference database of lung nodules on CT scans. Medical Physics , 38, 915-931.
BALAN, A. G. (2004). Integrando Textura e Forma para a Recuperação de Imagens por Conteúdo. Congresso Brasileiro de Informática em Saúde.
COLORIBUS, C. A. (2000). Best ads for dog food - Focus - Coloribus : Creative Advertising Archive : Creative Ads : Awards Winners. Acesso em 10 de Janeiro de 2012, disponível em Creative Advertising & Commercials Archive. Awarded Ads database: http://www.coloribus.com/focus/best-ads-for-dog-food/1892105/
GRAF, F. (2012). Acesso em 10 de Janeiro de 2013, disponível em JFeatureLib: https://JFeatureLib.googlecode.com
INCA. (2012). Acesso em 10 de Janeiro de 2012, disponível em Portal - Instituto Nacional de Câncer - INCA: http://www2.inca.gov.br/wps/wcm/connect/inca/portal/home
RASBAND, W. (1997-2012). ImageJ. Acesso em 10 de Janeiro de 2013, disponível em U. S. National Institutes of Health: http://imagej.nih.gov/ij/
RAZENTE, H. L., BARIONI, M. C., & TRAINA, A. J. (2006). Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados de Código Livre. Congresso Brasileiro de Informática em Saúde.
TCIA, T. C. (2011). TCGA-GBM CAD Research. Acesso em 10 de Janeiro de 2013, disponível em National Cancer Institute: http://cancerimagingarchive.net
WATANABE, C. Y., & TRAINA, A. J. (2006). Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo utilizando Wavelets e PCA. Congresso Brasileiro de Informática em Saúde.