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Modulo: Analisi di immagini Agostino Accardo DI 3 – Dip. Ing.Industriale e dellInformazione Via Valerio, 10 - Università di Trieste 040-5587148 ---

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Presentazione sul tema: "Modulo: Analisi di immagini Agostino Accardo DI 3 – Dip. Ing.Industriale e dellInformazione Via Valerio, 10 - Università di Trieste 040-5587148 ---"— Transcript della presentazione:

1 Modulo: Analisi di immagini Agostino Accardo DI 3 – Dip. Ing.Industriale e dellInformazione Via Valerio, 10 - Università di Trieste Corso di laurea specialistica in Biotecnologie mediche / nanobiotecnologie A.A

2 Analisi di immagini – A.A Testi di riferimento: Digital Image Processing (Gonzales, Woods) Digital Image Processing (Pratt)

3 Analisi di immagini – A.A Immagini Paesaggio (a colori) Ritratto b/n

4 Analisi di immagini – A.A Immagini biomediche Leonardo: Anatomia delladdome e del cuore

5 Analisi di immagini – A.A Immagini biomediche Rappresentazioni 3D ottenute dal Visible Human Dataset

6 Analisi di immagini – A.A Immagini biomediche Linfonodi Microscopia ottica (per trasmissione)

7 Analisi di immagini – A.A Immagini biomediche Fluorescenza (falsi colori) Nuclei DNA (blu), citoscheletro (rosso), altre proteine (verde) Ottenuta artificialmente al computer sommando tre immagini (una per fluorescenza) Virus epatite B Ricostruzione al computer Actina Ricostruzione con computer graphic da struttura atomica Microscopio elettronico

8 Analisi di immagini – A.A Immagini biomediche radiografia della mano di Berta Roentgen (1895) e una moderna RX della mano immagini della mammella ottenute con tecnica radiografica, di risonanza magnetica, ecografica e scintigrafica

9 Analisi di immagini – A.A TIPOLOGIE: MORFOLOGICHE (TAC, Radiografie, da microscopio,...) FUNZIONALI (fMRI, SPECT, PET, … ) MISTE (Angiografie, ecografie, eco-doppler, …) UTILIZZO: ANALISI STRUTTURE DIAGNOSI MONITORAGGIO …… Immagini biomediche

10 Analisi di immagini – A.A ESEMPI DI GENERAZIONE: Immagini biomediche assorbimento radiologia, TAC riflessione ultrasonografia diffusione SPECT, PET trasmissione microscopi

11 Analisi di immagini – A.A Image processing Utile per: Studio morfologico Studio funzionale Misura aree/perimetri Segmentazione Ricostruzione 3D

12 Analisi di immagini – A.A Elaborazione delle immagini Caratteristiche visione umana: – Capacità di riconoscere un numero limitato di livelli di grigio (50-100) – Percezione di colori e livelli di grigio non-lineare – Range dinamico molto esteso

13 Analisi di immagini – A.A Elaborazione delle immagini A tre livelli low level: miglioramento qualità immagine (contrasto, luminosità, S/N) entrano immagini => escono immagini mid level: segmentazione, identificazione oggetti/aree di interesse entrano immagini => escono attributi (bordi, contorni,..) high level: estrazione parametri (lunghezze, aree, volumi, …) si passa allAnalisi delle immagini Su una singola immagine, su due o più

14 Analisi di immagini – A.A Immagine digitale Le immagini presenti nella pratica sono oggi quasi totalmente in formato digitale formato digitale nativo conversione di immagini analogiche in entrambi i casi esiste una discretizzazione dellinformazione

15 Analisi di immagini – A.A Immagine come matrice di valori Unimmagine digitale è definita in uno spazio a due dimensioni ed è assimilabile ad una matrice A[m,n] Lintersezione di ogni riga e di ogni colonna determina un elemento della matrice, detto pixel (contrazione di picture element) e rappresenta lunità elementare dellimmagine Ad ogni pixel corrisponde un unico valore numerico legato alla proprietà misurata e riprodotta nellimmagine (coeff. assorbimento, tempi di rilassamento, ampiezza eco, …)

16 Analisi di immagini – A.A Pixel Ingrandendo limmagine si osserva che i contorni diventano quadrati dovuti al raggiungimento del limite della risoluzione dellimmagine digitale legato alla tecnologia digitale ovvero al campionamento spaziale effettuato sullimmagine analogica.

17 Analisi di immagini – A.A Voxel Poiché ad un pixel può corrispondere un solo valore della matrice, in caso di discretizzazione da immagine analogica il valore del pixel sarà generalmente definito dalla media dei valori di tutti i punti che cadono allinterno dellarea del pixel stesso. Considerazioni analoghe valgono per i voxel (volume element ) che sono lunità elementare per immagini digitali 3D, assimilabili a matrici tridimensionali A[m,n,p]

18 Analisi di immagini – A.A Campionamento dellimmagine Valori della riga 400 Campionamento spaziale e quantizzazione dei valori

19 Analisi di immagini – A.A Campionamento dellimmagine Convertire unimmagine analogica a(x,y) nella sua rappresentazione digitale b[m,n] richiede il campionamento dellimmagine (concetti intuitivi di frequenza spaziale e campionamento temporale) Sezione CT del torace: basse frequenze spaziali (b) frequenze intermedie (c) alte frequenze (d)

20 Analisi di immagini – A.A Campionamento dellimmagine Segnale = somma di sinusoidi (a=A*sin( t+ ))

21 Analisi di immagini – A.A Campionamento dellimmagine Frequenza di campionamento spaziale: Radiogramma del torace campionato con matrice 512x512, 128x128 e 32x32 Parametri numerici dellimmagine digitale Numero di colonne dellimmagine, tipicamente una potenza di 2, che, a seconda dellimmagine e dellutilizzo può variare tra 256 e 1024 Numero di righe dellimmagine, tipicamente una potenza di 2, che, a seconda dellimmagine e dellutilizzo varia generalmente tra 256 e 1024

22 Analisi di immagini – A.A Campionamento dellimmagine Teorema di Shannon Frequenza di campionamento spaziale almeno doppia della massima frequenza spaziale presente nelle due direzioni dellimmagine Problema dellaliasing ….

23 Analisi di immagini – A.A Campionamento dellimmagine Aliasing Per ridurre leffetto di aliasing è necessario ridurre la massima frequenza presente nellimmagine con un filtro passa-basso (si può agire sul sistema ottico di acquisizione, p.es. controllando il grado di sfuocamento delle lenti)

24 Analisi di immagini – A.A Risoluzione dellimmagine Esistono diversi tipi di risoluzione, legate al valore dei pixel, alla loro dimensione e, per immagini dinamiche, alla variazione del loro valore nel tempo. valore del pixel – quantizzazione (risoluzione di contrasto) dimensione dei pixel (risoluzione spaziale) intervallo di tempo tra due immagini successive (risoluzione temporale)

25 Analisi di immagini – A.A Risoluzione spaziale (Dimensioni del pixel) Le dimensioni del pixel rappresentano il limite (teorico) della risoluzione spaziale Tipicamente i pixel hanno dimensione quadrata (facilità costruttiva) per cui la risoluzione teorica spaziale assume il valore dellunica dimensione del pixel. Legata alla tecnologia di quantizzazione dellimmagine analogica ovvero alla tecnologia dei sensori del sistema di acquisizione dellimmagine digitale Analoghe considerazioni valgono per le immagini 3D nelle quali il voxel assume forma di parallelepipedo.

26 Analisi di immagini – A.A Risoluzione spaziale Unimmagine digitale, rappresentata da una matrice di N x M elementi, ha una dimensione massima (Width=M*dim.pixel x Height=N*dim.pixel) A parità di dimensioni dellimmagine, quindi, quella costituita da pixel più piccoli (e quindi costituita da un maggior numero di punti) risulta avere risoluzione spaziale maggiore. p.es. MRI, TC Clinica: 200 micron circa, scanner: 1200ppi circa 21micron, Monitor (convenzionale): 75ppi circa 338 micron, ecc. Per immagini analogiche la risoluzione è la più piccola distanza a cui due oggetti vicini possono essere distinti. Si può misurare visivamente con lausilio di specifici fantocci, oppure digitalizzando limmagine e andando ad osservare la point spread function

27 Analisi di immagini – A.A Point Spread Function Nei casi reali un punto nel volume di imaging non corrisponde mai ad un solo pixel sullimmagine risoluzione spaziale è sempre peggiore del pixel. La risoluzione si misura allora sulla point spread function come estensione della Full Width at Half Maximum (FWHM) FWHM

28 Analisi di immagini – A.A Risoluzione di intensità o profondità dellimmagine Corrisponde al numero di valori che ogni pixel può assumere (dinamica dellimmagine o contrasto); solitamente espresso in numero di livelli di grigio, va in genere da un minimo di 64 (6 bit) ad un massimo di (14 bit) - utilizzando N bit, è pari a 2 N. Locchio umano distingue circa 64 livelli…. 8 bit4 bit1 bit

29 Analisi di immagini – A.A Risoluzione di intensità Esempio di quantizzazione: livelli di grigio

30 Analisi di immagini – A.A Risoluzione di intensità / colore Immagine a fluorescenza tripla (codifica RGB) Le matrici diventano 3 (1 per colore) Si potrà elaborare un colore per volta

31 Analisi di immagini – A.A Risoluzione temporale Limita il numero massimo di modificazioni che il valore di un pixel può subire in funzione del tempo. Di fatto è funzione della tecnologia di acquisizione dellimmagine, in quanto ha importanza tipicamente per le modalità di imaging dinamico. Esempio classico: ultrasonografia applicata a studi vascolari o cardiaci Questa risoluzione è invece un parametro di primaria importanza per dispositivi di rivisualizzazione (monitor)

32 Analisi di immagini – A.A Risoluzioni tipiche e loro importanza


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