Estimativa do movimento de estruturas em imagens ecográficas. - Cardoso, Fernando Mitsuyama (2015)
Ultrassonografia (US) é usada por médicos para ajudar em diagnósticos e intervenções. Ela fornece uma visada tomográfica de órgãos internos como, por exemplo, pâncreas aorta, fígado, bexiga, rins e baço. O médico pode utilizar a US para realizar apenas uma avaliação visual ou pode também comprimir o tecido para analisar a dinâmica, uma vez que a elasticidade da lesão pode estar relacionada à patologias. Consequentemente, diversos procedimentos computacionais vem sendo desenvolvidos com o intuito de fornecer ao médico informações acerca das propriedades elásticas do tecido. Entretanto, uma avaliação completa e objetiva dos procedimentos computacionais sobre US pode ser dificultada pelo difícil acesso a imagens com as propriedades desejadas ou pela falta de padrão-ouro para ser utilizado como referência. Portanto, nós desenvolvemos uma ferramenta capaz de criar phantoms numérico que imitam a compressão induzida por um médico através de um transdutor. A deformação do tecido é baseada em método doe elementos finitos e o deslocamento dos espalhadores é calculado usando isomorfismo linear. Depois do deslocamento dos espalhadores, Field II foi utilizado para simular o ruído Speckle. Assim, foi possível a criação de uma sequência de imagens de US com deformação realística. Este método foi implementado em Matlab e está disponível para download sem custos. A deformação do phantom foi validada através da medição de contraste de compressão em phantoms de duas camadas. Uma atenção especial foi dada a doenças cardiovasculares devido ao impacto que essas patologias causam no cenário médico do Brasil e do mundo. Nas últimas décadas, a prevalência de patologias cardiovasculares têm crescido progressivamente e se tornou uma séria questão de saúde pública. Elas estão entre as maiores causas de mortes, internações e gastos com saúde. Na prática intervencionista, o ultrassom intravascular (IVUS) é utilizado para obter informações do vaso sanguíneo e de eventuais patologias. Portanto, foi desenvolvida também uma simulação numérica de phantoms de IVUS. A simulação do vaso sanguíneo também se baseou em método dos elementos finitos e isomorfismo linear. Contudo, uma simulação confiável de IVUS deve considerar o caminho do cateter no interior do vaso sanguíneo, porque isto determina a posição do transdutor. Portanto, nós desenvolvemos um novo método, baseado em equilíbrio de forças, para determinar a posição de menor energia do cateter. O método foi validado através da comparação da posição estimada com a posição de um fio-guia de aço real e apresentou erro quadrático médio e média Hausdorff menor que 1 mm para ambos. Foram utilizados dois métodos diferentes para rastrear e estimar a deformação de determinadas estruturas no tecido: Optical Flow e 2D Block Matching. Foi aplicado uma implementação inovadora de 2D Block Matching com interpolação sub-pixel linear e propagação de deslocamento. Posteriormente, a validação será feita comparando-se a o movimento estimado com o padrão-ouro numérico utilizado para construir a simulação. O 2D block matching forneceu resultados melhores que o optical flow. Após a análise em phantoms numéricos, equipamento real de ultrassom foi utilizado para aquisição de imagens modo-B de phantoms físicos. Então, nós realizamos a estimativa do movimento das estruturas para analisar as propriedades morfológicas e dinâmicas do tecidos. Os resultados obtidos foram comparados com a elastografia fornecida pelo equipamento. Em acordo com os resultados obtidos na simulação numérica, o 2D block matching novamente apresentou resultados melhores que o optical flow. Finalmente, os dois métodos de rastreamento foi aplicada em imagens simuladas de IVUS, que foram divididas em 2 conjuntos de quadros. O primeiro conjunto, S1, continha todos os quadros da sequência de IVUS e o segundo conjunto, S2, continha apenas os quadros correspondentes a uma fase específica do ciclo cardíaco. Sendo assim, foi analisado o balanço entre o impacto do movimento cardíaco e a taxa de quadros. Para os pontos localizados nas bordas dos objetos, Optical flow teve um bom desempenho para ambos S1 e S2. Em regiões homogêneas, entretanto, o optical flow foi capaz de rastrear os pontos em S2, sugerindo que é melhor o trabalho com movimento cardíaco reduzido em detrimento da taxa de quadros, tal qual a aquisição de IVUS engatilhado por ECG. Já o 2D block matching apresentou um mau rastreamento para todos os pontos selecionados. Além da simulação da aquisição de ultrassonografia com deformação e do rastreamento de estruturas, também desenvolvemos uma nova técnica de filtragem capaz de remover a textura speckle sem borrar as bordas. A técnica proposta apresentou os melhores resultados quando comparados com outros nove filtros da literatura. Foi desenvolvida também uma nova métrica que utiliza o ruído speckle da própria imagem para fornecer um parâmetro que pode ajudar o usuário a decidir o tamanho da janelo de um filtro.