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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.85.2006.tde-04062007-141250
Documento
Autor
Nome completo
Renato Assenci Ros
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Rodrigues, Laura Natal (Presidente)
Furuie, Sergio Shiguemi
Guimaraes, Maria Ines Calil Cury
Netto, Thomaz Ghilardi
Yoriyaz, Hélio
Título em português
"Fusão de imagens médicas para aplicação em sistemas de planejamento de tratamentos em radioterapia"
Palavras-chave em português
fusão de imagens
informação mutua
radioterapia
Resumo em português
Foi desenvolvido um programa para fusão de imagens médicas para utilização nos sistemas de planejamento de tratamento de radioterapia CAT3D e de radiocirurgia MNPS. Foi utilizada uma metodologia de maximização da informação mútua para fazer a fusão das imagens de modalidades diferentes pela medida da dependência estatística entre os pares de voxels. O alinhamento por pontos referenciais faz uma aproximação inicial para o processo de otimização não linear pelo método de downhill simplex para gerar o histograma conjugado. A função de transformação de coordenadas utiliza uma interpolação trilinear e procura pelo valor de máximo global em um espaço de 6 dimensões, com 3 graus de liberdade para translação e 3 graus de liberdade para rotação, utilizando o modelo de corpo rígido. Este método foi avaliado com imagens de TC, RM e PET do banco de dados da Universidade Vanderbilt, para verificar sua exatidão pela comparação das coordenadas de transformação de cada fusão de imagens com os valores de referência. O valor da mediana dos erros de alinhamento das imagens foi de 1,6 mm para a fusão de TC-RM e de 3,5 mm para PET-RM, com a exatidão dos padrões de referência estimada em 0,4 mm para TC-RM e 1,7 mm para PET-RM. Os valores máximos de erros foram de 5,3 mm para TC-RM e de 7,4 mm para PET-RM e 99,1% dos erros foram menores que o tamanho dos voxels das imagens. O tempo médio de processamento para a fusão de imagens foi de 24 s. O programa foi concluído com sucesso e inserido na rotina de 59 serviços de radioterapia, dos quais 42 estão no Brasil e 17 na América Latina. Este método não apresenta limitações quanto às resoluções diferentes das imagens, tamanhos de pixels e espessuras de corte. Além disso, o alinhamento pode ser realizado com imagens transversais, coronais ou sagitais.
Título em inglês
MEDICAL IMAGES FUSION FOR APPLICATION IN TREATMENT PLANNING SYSTEMS IN RADIOTHERAPY
Palavras-chave em inglês
images fusion
mutual information
radiotherapy
Resumo em inglês
Software for medical images fusion was developed for utilization in CAT3D radiotherapy and MNPS radiosurgery treatment planning systems. A mutual information maximization methodology was used to make the image registration of different modalities by measure of the statistical dependence between the voxels pairs. The alignment by references points makes an initial approximation to the non linear optimization process by downhill simplex method for estimation of the joint histogram. The coordinates transformation function use a trilinear interpolation and search for the global maximum value in a 6 dimensional space, with 3 degree of freedom for translation and 3 degree of freedom for rotation, by making use of the rigid body model. This method was evaluated with CT, MR and PET images from Vanderbilt University database to verify its accuracy by comparison of transformation coordinates of each images fusion with gold-standard values. The median of images alignment error values was 1.6 mm for CT-MR fusion and 3.5 mm for PET-MR fusion, with gold-standard accuracy estimated as 0.4 mm for CT-MR fusion and 1.7 mm for PET-MR fusion. The maximum error values were 5.3 mm for CT-MR fusion and 7.4 mm for PET-MR fusion, and 99.1% of alignment errors were images subvoxels values. The mean computing time was 24 s. The software was successfully finished and implemented in 59 radiotherapy routine services, of which 42 are in Brazil and 17 are in Latin America. This method doesn’t have limitation about different resolutions from images, pixels sizes and slice thickness. Besides, the alignment may be accomplished by axial, coronal or sagital images.
 
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RenatoAssenciRos.pdf (3.63 Mbytes)
Data de Publicação
2007-06-22
 
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