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Applicazione della tecnica MIP per il Rendering volumetrico in ambito medicale

Informazioni tesi

  Autore: Michele Marco Grimaldi
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2005-06
  Università: Seconda Università degli Studi di Napoli
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Francesco Corato
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 82

L’evoluzione dei dispositivi di diagnostica non-invasiva in ambito biomedico ha permesso di produrre immagini sempre più ad alta definizione, contenenti informazioni tridimensionali sulla struttura ossea, tessuti ed organi interni di persone viventi. Negli ultimi decenni, alle diverse metodiche provenienti da altri campi scientifici utilizzate nell’ambito della diagnostica medica, si sono affiancate, con un impiego sempre più ampio, tecniche e metodologie di ambito informatico, con forte impatto innovativo proprio nell’ambito della diagnostica medica per immagini. L'enorme potenzialità di calcolo, la possibilità di modellizzazione di fenomeni complessi, di immagazzinare e reperire con grande rapidità informazioni , di rappresentare in maniera visiva realtà complesse , sono solo alcuni degli esempi più appariscenti del contributo enorme che l'informatica fornisce alla disciplina. In particolare, questa tesi, svolta presso l’Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni (ICAR) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) sede di Napoli, si propone di realizzare un modulo software di un applicazione per la visualizzazione e l’analisi di immagini biomedicali, provenienti da diverse fonti diagnostiche, in un ambiente tridimensionale . Il progetto dell’applicazione mira alla realizzazione di un framework open source e cross-platform a supporto della “ diagnostica per immagini”.
E’ stato dapprima affrontato il problema della ricostruzione tridimensionale di immagini biomedicali provenienti da diverse fonti (come CT, PET, MRI, ecc.); è stata poi presa in considerazione come tecnica di visualizzazione volumetrica il Direct Volume Rendering, facendo riferimento al principale algoritmo della famiglia noto come Ray Casting. Si è passati allo sviluppo di un modulo software in grado di realizzare il Maximum Intensity Projection ( MIP ), ottenendo dal dato volumetrico soltanto quei voxel a maggiore intensità . Tale modulo è di particolare interesse, ed è utilizzabile come tecnica di elaborazione di immagini, per indagini di tipo non invasive, di esami angiografici . Tale modulo , scritto in C++, sfrutta i vantaggi della programmazione ad oggetti, e fa uso delle librerie VTK (“Visualization Toolkit” per la visualizzazione scientifica) e ITK (“Insight Segmentation and Registration Toolkit” per la segmentazione, registrazione e la manipolazione di dati medicali ).
Si è poi condotto un dettagliato studio sull’immagine acquisita implementando due classi per l’elaborazione dell’informazione , come tipo di pixel e dimensionalità. Tale studio ha consentito di poter effettuare una classificazione del dato acquisito, per ovviare al problema della codifica causata dalla modalità di acquisizione, e di utilizzare la classe VTK, denominata vtkImageShiftScale, tale da poter shiftare i pixel di quel valore tale da rendere il contenuto dell’immagine tutto positivo. Ciò ha permesso di poter applicare il modulo MIP senza aver perdita di informazione; i pixel sono stati ricodificati , presentando successivamente soltanto valori positivi .
Si è quindi analizzata la prestazione dell’algoritmo MIP applicato ai DataSet medicali, notando che in assenza completa di un pre-processing di segmentazione ( ovvero la fase in cui vengono riconosciuti e classificati i vari tessuti e/o organi ) il processo di ricostruzione risulta computazionalmente oneroso . Il MIP , non passando attraverso una rappresentazione intermedia, ricalcola opacità, colore ad ogni variazione del punto di vista, il che vuol dire che senza risorse di calcolo adeguate è praticamente impossibile avere un modello con cui interagire in tempo reale. Lo studio di tale problematica ha condotto all’utilizzo di una particolare classe VTK, denominata vtkRenderWindow, che consente, durante la fase di campionamento, di poter settare il numero di raggi che attraversano il DataSet volumetrico permettendo cosi all’utente di avere una maggiore interazione con il piano di vista a svantaggio della qualità dell’immagine ; spetterà all’utente trovare il miglior trade-off tra real-time e qualità dell’immagine in base alla finalità di utilizzo dell’applicativo.
Infine sono state gettate le basi per l’implementazione di codice parallelizzato tale da poter suddividere e distribuire il carico computazionale dell’applicativo a diversi computer connessi tramite rete telematica.
Tale tesi mi ha consentito di poter arricchire il mio bagaglio culturale in ambito sia della conoscenza di un nuovo ambiente di sviluppo quale Microsoft .Net sia dell’utilizzo di toolkit per l’elaborazione, la visualizzazione e l’analisi dell’immagine.

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Abstract L’evoluzione dei dispositivi di diagnostica non-invasiva in ambito biomedico ha permesso di produrre immagini sempre più ad alta definizione, contenenti informazioni tridimensionali sulla struttura ossea, tessuti ed organi interni di persone viventi. Negli ultimi decenni, alle diverse metodiche provenienti da altri campi scientifici utilizzate nell’ambito della diagnostica medica, si sono affiancate, con un impiego sempre più ampio, tecniche e metodologie di ambito informatico, con forte impatto innovativo proprio nell’ambito della diagnostica medica per immagini. L'enorme potenzialità di calcolo, la possibilità di modellizzazione di fenomeni complessi, di immagazzinare e reperire con grande rapidità informazioni , di rappresentare in maniera visiva realtà complesse , sono solo alcuni degli esempi più appariscenti del contributo enorme che l'informatica fornisce alla disciplina. In particolare, questa tesi, svolta presso l’Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni (ICAR) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) sede di Napoli, si propone di realizzare un modulo software di un applicazione per la visualizzazione e l’analisi di immagini biomedicali, provenienti da diverse fonti diagnostiche, in un ambiente tridimensionale (Progetto MITO). Il progetto dell’applicazione mira alla realizzazione di un framework open source e cross-platform a supporto della “ diagnostica per immagini”. 6

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Parole chiave

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