Análise e aplicação de técnicas baseadas em wavelet para a redução do ruído speckle em imagens de ultrassonografia médica [recurso eletrônico]/Cristiano Neves Rodrigues ; orientador: Zelia Myriam Assis Peixoto ; co-orientador: Flávia Magalhães Freitas Ferreira

Autor: Rodrigues, Cristiano Neves
Přispěvatelé: Peixoto, Zélia Myriam Assis Orientador, Ferreira, Flávia Magalhães Freitas Coorientador, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Instituição
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_MINAS
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC MINAS)
instacron:PUC_MINS
Popis: Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Bibliografia: f. 79-83 A ultrassonografia médica consolidou-se na medicina moderna como ferramenta imprescindível à investigação da anatomia do corpo humano, diagnóstico de doenças e acompanhamento de processos cirúrgicos. Porém, ainda apresenta limitações quanto à qualidade das imagens, caracterizadas por uma aparência granular decorrente do ruído speckle. Esse artefato reduz a resolução e o contraste, sendo capaz de camuflar pequenas diferenças na escala de cinza e mascarar pequenas estruturas. A presença do ruído speckle pode comprometer a realização de diagnósticos mais precisos, demandando altos níveis de especialização dos usuários e restringindo aplicações mais abrangentes. Diversas técnicas de filtragem são encontradas na literatura técnico-científica visando a redução do nível de ruído em imagens de ultrassonografia, onde também é de fundamental importância a preservação dos detalhes das imagens de forma a não dificultar ou reduzir a acurácia do diagnóstico médico. Esta pesquisa trata da aplicação de técnicas de filtragem baseadas em wavelet para a redução do ruído speckle em imagens de ultrassonografia médica de modo-B, visando a melhoria das imagens e contribuindo para uma maior precisão no diagnóstico médico. Nesse contexto, são apresentadas descrições e análises comparativas das técnicas de filtragem baseadas em wavelet, aplicando-as especificamente em imagens de ultrassonografia sintéticas obtidas a partir de simulações. A Transformada Wavelet Discreta permite empregar funções de limiarização ou thresholding, no domínio do espaço-frequência, possibilitando, para este tipo de aplicação, a redução do ruído concomitantemente à preservação das características estruturais e de bordas das imagens. Essa pesquisa aborda, além das técnicas de thresholding, associações dessas técnicas com o Filtro Guiado. As técnicas são implementadas em ambiente MatLab , a partir de imagens de ultrassonografia médica geradas pelo Programa Field II. Avaliações objetivas foram realizadas por meio de métricas de qualidade selecionadas e associadas de forma a considerar a percepção do sistema visual humano, a quantificar a melhoria quanto ao nível de distorção e à preservação das características estruturais e de contorno das imagens. O desempenho das técnicas de filtragem é, então, avaliado e discutido, a partir de análises quantitativas sobre a qualidade das imagens filtradas. Destacam-se, como contribuições deste trabalho, a análise comparativa das principais e mais recentes técnicas de wavelet denoising, a adaptação e uso da técnica S-median para imagens de ultrassonografia médica e a associação dessas técnicas ao Filtro Guiado. Palavras-chave: Filtro guiado. Imagem biomédica. Processamento de imagem. Redução de ruído speckle. Ultrassonografia. Wavelet denoising. Wavelet thresholding Medical ultrasound has gained ground in modern medicine being an essential tool for the investigation of the human anatomy, diagnosis of diseases and surgical monitoring. However, it presents limitations regarding the quality of the images, characterized by a granular appearance due to speckle noise. This artifact reduces resolution and contrast, disguises small differences in grayscale and masks small structures. The presence of speckle noise can compromise accurate diagnoses, demanding high levels of user specialization and restricting more comprehensive applications. Several filtering techniques are found in the technical-scientific literature aimed at reducing the noise level in ultrasound images, where it is also fundamentally important to preserve image details, not hindering nor reducing the accuracy of the medical diagnosis. This research is an approach to wavelet-based filtering techniques for speckle denoising in B-mode medical ultrasound images, aiming at improving the images and contributing to greater precision in medical diagnostic. In this context, descriptions and comparative analyzes of wavelet-based filtering techniques are presented, applying them specifically to synthetic ultrasound images obtained from simulations. The Discrete Wavelet Transform allows the use of thresholding functions in the space-frequency domain, allowing, for this kind of application, noise reduction concomitantly with structural characteristics and edge preservation of the images. This research addresses, in addition to thresholding techniques, their association with the Guided Filter. The techniques are implemented in a MatLab environment, using ultrasound images generated by the Field II Program. Objective evaluations were performed using quality metrics selected and associated in order to consider the perception of the human visual system, to quantify the improvement in the terms of distortion and image structural and contour characteristics preservation. The filtering techniques performance is then evaluated and discussed, based on quantitative analyzes of the filtered image quality. We shall highlight that this work has contributed to a comparative analysis of the main and most recent wavelet denoising techniques, the adaptation and use of the S-median technique for medical ultrasonography images and the association of these techniques with the Guided Filter. Keywords: Biomedical image. Guided filter. Image processing. Speckle denoising. Ultrasonography. Ultrasound. Wavelet denoising. Wavelet thresholding.
Databáze: OpenAIRE
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