Fusão de imagens

DECLARAÇÃO DO POTENCIAL
CONFLITO DE INTERESSE
Palestrante: Ernani Anderson
Apresentação: FUSÃO DE IMAGENS
NENHUM CONFLITO DE INTERESSE
Fusão de Imagens
Ernani Anderson
Físico Médico em Radioterapia
Introdução
• Avanços tecnológicos em Radioterapia:
– ↑ nº de imagens;
– ↑ multimodalidade de imagens;
• desenho das estruturas;
• checagem do posicionamento do paciente;
Fusão de Imagens
Fusão de Imagens
• Melhorar a correspondência de informação entre
multimodalidades de imagens;
• ↑ informações para definição do tumor e dos orgãos de
risco.
• ↑ precisão entrega da dose – IGRT;
• Avaliação da terapia.
Introdução
• Registration → Alinhamento
• Fusão
O que é “Alinhamento”?
• Estabelecimento da correspondência entre as
características de um conjunto de imagens
utilizando um modelo de transformação para
inferir uma correspondência entre elas;
IMRT, IGRT, SBRT – Advances in the Treatment Planning and Delivery of Radiotherapy; John L. Meyer
Exemplo
Imagem
fixa
Imagem
móvel
Imagens sobrepostas
antes do alinhamento
Imagens sobrepostas
após alinhamento
O que é Fusão?
• Conjunto de imagens (alinhadas) em um mesmo
quadro;
Fusão
IMRT, IGRT, SBRT – Advances in the Treatment Planning and Delivery of Radiotherapy; John L. Meyer
Imagens Médicas
• Relacionar informações de diferentes tipos de imagens:
Problema!
• Modalidades de imagens diferentes;
• Imagens realizadas em momentos e posições
diferentes;
– Exemplo: SBRT Pulmão
Normal
Expiração
Fusão
Resumo
Paciente →
Simulação e
Tratamento
Tomografia
•
•
•
•
•
Padrão para muitos TPS;
Relação com Densidade Eletrônica;
Correções de heterogeneidades;
DRR – Verificação;
↓ contrastre de tecido mole;
Ressonância Magnética
• ↑ contraste tecido mole;
• Diferenciação entre tecido sadio e tumor;
• Desvantagens:
– distorções de imagens;
– sem relação com densidade eletrônica;
PET
• Informação fisiológica;
– Metabolismo do tumor;
• ↓ diferenciação entre tecidos;
Tipos de Alinhamentos
Hardware
Manual:
Tipos de Alinhamentos
Pontos de referência
Automático:
Alinhamento - Etapas
Realizar uma transformação geométrica:
1. Transformação:
•
•
Rígida – rotações e translações - 6 graus de liberdade;
Não Rígida – n graus de liberdade ( 6x nº voxels );
2. Métrica utilizada:
•
Medir a “qualidade” da fusão;
3. Otimização:
•
Alinhamento;
Transformação Rígida
• 6 parâmetros (R: 3; t: 3)
– ϕx, ϕy, ϕ z e tx, ty tz,
• Parâmetros de rotação:
Transformação Rígida
• Correção para o tamanho do voxel:
• T aplicada a uma posição (xt, yt, zt)T:
Exemplo – T rígida
Transformações Não Rígidas
• Modelos:
– Elástico;
– Fluxo de fluído;
– Biomecânico;
– B-splines;
Image registration and data fusion in radiation therapy, BJR 79 (2006), M. L. Kessler
Transformações Não Rígidas
• IGART – Radioterapia Adaptativa:
– Definição do tumor;
– Modelo de mov. baseado na rec. das imagens;
– Utilizar as estruturas em outras imagens;
– Calcular a dose acumulada
• Atlas de delineamento.
Exemplo – Atlas de Delineamento
Métrica utilizada
• Baseada na Intensidade:
– Informação Mútua:
Relaciona parâmetros (estatística) comuns entre as imagens.
Imagem A
Imagem B
Informação Mútua
• Coeficiente de informação mútua.
• Medida da quantidade redundante de
informações presentes entre um par de imagens a
serem analisadas.
• Obter o valor de máximo.
Informação Mútua
• Intensidades da imagem A vs imagem B:
A e B alinhadas
A e B: ≠ 1mm
Cheng B. Saw et al, Medical Dosimetry, Vol. 33, No. 2, pp. 149-155, 2008
Informação Mútua - SNC
RM vs RM (≠ 0, 2 e 5 mm)
CT vs MR (≠ 0, 2 e 5 mm)
PET vs RM (≠ 0, 2 e 5 mm)
Derek L G Hill et al, Physics in Medicine and Biology 46 (2001) R1–R45
Ex.: Informação Mútua
• RM T1 vs RM T2
IMAGE FUSION FOR CONFORMAL RADIATION THERAPY, Marc L. Kessler and Kelvin Li
Otimização
estimativa atual da transformação (T) → calcular uma medida de similaridade
nova estimativa da T → avalia a medida de similaridade
até algoritmo convergir
melhor valor da medida de similaridade
Exemplo: CT plan. e CBCT kv
• 3 graus de liberdade (translações)
• IGRT
Exemplo: CT e RM
• 6 graus de liberdade (rotações e translações)
Controle de Qualidade - IGRT
Processo
Image registration and data fusion in radiation therapy, BJR 79 (2006), M. L. Kessler
Considerações Finais
• Fusão de Imagens:
– Obter o que cada imagem oferece de melhor;
– IGRT.
• AutomáWcas → Bons resultados
• Inspecionar as Fusões;
– estruturas semelhantes.
– pontos de referência – fiduciais.
• Atlas de delineamento.
TG 132 - AAPM
Obrigado!