Alinhamento de Imagem no Espaço e no Tempo para aplicações Biomédicas

1 Alinhamento de Imagem no Espaço e no Tempo para aplicações Biomédicas Francisco P. M. Oliveira1, João Manuel R. S. Tavares2 1Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial / Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto [email protected].pt 2Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial / Departamento de Engenharia Mecânica, Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto [email protected], www.fe.up.pt/~tavares Introdução O alinhamento de dados, isto é, o processo de transformação de um conjunto de dados de modo que as entidades representadas no mesmo sejam devidamente ajustadas às entidades homólogas representadas num segundo conjunto de dados, é um tópico de grande investigação em vários domínios científicos. Na área da Visão Computacional, tal alinhamento é comummente considerado para imagens estáticas, mas também para sequências de imagem, sendo usualmente designado por alinhamento de imagem (Figura 1). Por exemplo, na área médica, tal alinhamento é desejado no auxílio ao diagnóstico, na fusão de informação contida em imagens obtidas por diferentes modalidades de imagem, monitorização temporal de órgãos e patologias, em cirurgia assistida por computador, etc. Assim, o alinhamento de imagens tem-se relevante uma ferramenta marcante para clínicos e investigadores, porque após o adequado alinhamento computacional dos dados presentes, tarefas como análise de estruturas, comparação de um dado caso clínico com casos previamente estudados, identificação automática de regiões de interesse e fusão de informação, ficam facilitadas e podem ser realizadas de forma automática e não subjetiva. Nesta apresentação será introduzido o tópico de alinhamento de imagem, descritas metodologias computacionais automáticas para alinhar imagens e sequências de imagem, apresentados e discutidos casos de aplicação envolvendo imagens, bem como sequências de imagem, obtidas por diferentes técnicas de aquisição. Figura 1: Alinhamento de duas imagens da pressão plantar de um pé, da esquerda para a direita: imagem i, imagem j, imagens i e j sobrepostas antes e pós o alinhamento. Referências  L.F. Bastos, J.M.R.S. Tavares (2006). Matching of objects nodal points improvement using optimization. Inverse Problems in Science and Engineering 14(5): 529-541. 2  F.P.M. Oliveira, J.M.R.S. Tavares (2008). Algorithm of dynamic programming for optimization of the global matching between two contours defined by ordered points. Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(1): 1-11.  F.P.M. Oliveira, J.M.R.S. Tavares (2009). Matching contours in images through the use of curvature, distance to centroid and global optimization with order-preserving constraint. Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1): 91-110.  F.P.M. Oliveira, J.M.R.S. Tavares, T.C. Pataky (2009). Rapid pedobarographic image registration based on contour curvature and optimization. Journal of Biomechanics 42(15): 2620-2623.  F.P.M.Oliveira, T.C. Pataky, J.M.R.S. Tavares (2010). Registration of pedobarographic image data in the frequency domain. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(6): 731-740.  F.P.M. Oliveira, J.M.R.S. Tavares (2011). Novel framework for registration of pedobarographic image data. Medical & Biological Engineering & Computing 49(3): 313323.  F.P.M. Oliveira, A. Sousa, R. Santos, J.M.R.S. Tavares (2011). Spatio-temporal alignment of pedobarographic image sequences. Medical & Biological Engineering & Computing 49(7): 843-850.  F.P.M. Oliveira, J.M.R.S. Tavares (2011). Registration of plantar pressure images. The International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering, DOI: 10.1002/cnm (in press).  F.P.M. Oliveira, A. Sousa, R. Santos, J.M.R.S. Tavares (2011). Towards an efficient and robust foot classification from pedobarographic images, Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, DOI: 10.1080/10255842.2011.581239 (in press).