Marcelo Andrade da Costa Vieira.

A tomossíntese digital mamária (DBT Digital Breast Tomosynthesis) é uma modalidade de imagem médica por raios X amplamente utilizada para o rastreamento do câncer de mama em todo o mundo. A principal vantagem da DBT em relação à mamografia convencional é a redução da sobreposição de estruturas mamárias, que normalmente ocorre na mamografia 2D. Diversos estudos têm demonstrado que a DBT apresenta melhor desempenho na detecção precoce do câncer de mama. No entanto, o exame de tomossíntese deve ser realizado com uma exposição total de radiação equivalente à da mamografia convencional. Isso significa que cada projeção deve ser obtida com níveis muito baixos de radiação, o que aumenta significativamente a degradação da imagem pelo ruído quântico. Um aumento nas doses de radiação melhoraria a qualidade da imagem, mas também elevaria os riscos de aparecimento de tumores radioinduzidos nas pacientes. Assim, melhorar a qualidade das imagens sem aumentar a dose de radiação nos exames de DBT está entre os grandes desafios e interesses da área médica atualmente e é exatamente nesse contexto que o presente projeto se insere. O objetivo principal desta pesquisa é avaliar o impacto da utilização de métodos avançados de processamento de imagens como ferramenta para redução das doses de radiação e melhoria da qualidade dos exames de DBT. A proposta consiste, em uma primeira etapa, na formação de um banco de imagens clínicas de exames retrospectivos de DBT adquiridos com a dose de radiação padrão. Um método computacional para inserção de agrupamentos de microcalcificações mamárias será utilizado para controlar a localização, o tamanho e o contraste das lesões presentes em cada imagem. Para simular aquisições com diferentes níveis de exposição à radiação, será empregado um método de inserção de ruído quântico desenvolvido por nossa equipe em trabalhos anteriores. As imagens resultantes serão processadas por métodos de restauração desenvolvidos especificamente para a filtragem do ruído quântico, de modo a garantir que apresentem qualidade equivalente ou superior às imagens adquiridas com a dose padrão. Esses métodos de processamento serão baseados tanto em modelos matemáticos de ruído quanto em redes neurais artificiais. Finalmente, será realizado um conjunto de testes clínicos para avaliar como as diferentes taxas de redução da dose de radiação e os métodos de processamento de imagens afetam o desempenho dos radiologistas, tanto na localização quanto na detecção de microcalcificações mamárias de interesse clínico. O estudo proposto é inédito e será realizado em parceria com o Hospital de Câncer de Barretos (Brasil), a Tampere University (Finlândia), a Lund University (Suécia), o Rensselaer Polytechnic Institute (EUA) e a University of Pennsylvania (EUA). Como resultado desse estudo, espera-se que os riscos de indução do câncer de mama pela exposição à radiação sejam minimizados e que a qualidade das imagens seja aprimorada, aumentando a eficiência dos programas de rastreamento do câncer de mama.

Path tracing is a powerful method for simulating how electromagnetic radiation, such as visible light, radio waves, and x-rays, propagate and interact with the physical world. In the recent years, due to rapid advances in computational hardware and software, it has become a ubiquitously used tool in a wide variety of applications, ranging from the film and gaming industries to virtual and augmented reality applications, tomography and other medical imaging, architecture, industrial design, 5G radio and other telecommunications, and automotive radar applications, to name a few. However, it is very resource intensive, which currently limits its even more widespread adoption, especially in real-time applications.As a stochastic and progressive process, path tracing initially produces extremely noisy data. Thousands of traced paths of light for each point are typically required for usable results, which is orders of magnitude higher than what is currently possible to trace in real time. The distribution of this noise is highly complicated and depends on various properties of the 3D scene and the path tracing estimator. To the best of our knowledge, up to now there is no concise theoretical model that characterizes the noise rigorously, and thus practical applications resort to various simplifying assumptions and ad-hoc analyses. This means the rendering results are far from optimal and do not generalize well to other domains, or even to more challenging scenarios within the same domain.We propose to develop a comprehensive rigorous noise model, which will both advance the theoretical understanding of path tracing, and provide a means to substantially improve the efficiency of path tracing in multiple ways, and enable the production of physically realistic and photorealistic content for a wide variety of scientific and consumer applications where it was not possible before. We will utilize the constructed noise model in both distributing the path traced samples optimally during rendering, and in optimizing the post- processing denoising filters that are still required in limited-sample scenarios, such as in real-time or high-throughput applications. Besides the photorealistic real-time rendering of visual scenes, among the applications of interest we consider x-ray path tracing for faster iterative breast tomosynthesis reconstruction and for the simulation of massive physically realistic datasets in virtual clinical trials.

A mamografia digital é atualmente o exame mais indicado para o rastreio do câncer de mama em todo o mundo. No entanto, apesar dos inúmeros benefícios alcançados pelo exame mamográfico, as pacientes são expostas à pequenas doses de radiação durante o processo de aquisição das imagens. Sabe-se que a dose de radiação utilizada no exame influencia diretamente a qualidade da imagem mamográfica e, consequentemente, o desempenho dos radiologistas. Assim, uma diminuição na exposição à radiação aumenta a segurança do exame, minimizando os riscos do aparecimento de tumores radio-induzidos, mas, como consequência, também aumenta o ruído percebido na imagem, comprometendo a eficácia do exame. Por outro lado, um aumento nas doses de radiação melhora a qualidade da imagem, mas também eleva os riscos de indução de novos casos de câncer. Assim, o objetivo desse projeto de pesquisa é desenvolver um estudo para avaliar o impacto clínico da utilização de métodos de processamento de imagens, baseados em filtragem de ruído, como ferramenta para a melhoria da qualidade das imagens e a redução das doses de radiação nos exames de mamografia digital. A proposta consiste, em uma primeira etapa, na formação de um banco de imagens mamográficas clínicas de exames retrospectivos adquiridos com a dose de radiação padrão do exame. Um método computacional para inserção de agrupamento de microcalcificações mamárias deverá ser utilizado para controlar a localização, o tamanho e o contraste das lesões presentes em cada imagem. Para simular aquisições com diferentes taxas de exposição à radiação, será utilizado um método de inserção de ruído quântico desenvolvido por nossa equipe em trabalhos anteriores. As imagens clínicas em diferentes doses de radiação serão processadas por métodos de restauração desenvolvidos especificamente para filtragem do ruído quântico na mamografia digital, de modo a garantir que elas apresentem qualidade equivalente ou superior às imagens adquiridas com a dose de radiação padrão do exame. Os métodos de restauração que serão utilizados devem se basear tanto em modelos matemáticos de ruído como também em redes neurais artificiais. Finalmente, será realizado um conjunto de testes clínicos para avaliar como as diferentes taxas de redução das doses de radiação e como os métodos de processamento de imagens afetam o desempenho dos radiologistas, tanto na localização como na detecção de microcalcificações mamárias de interesse clínico. O estudo proposto é inédito e será realizado em parceria com o Hospital de Câncer de Barretos (Fundação Pio XII - Brasil), a Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP/USP - Brasil), a Tampere University (TUNI - Finlândia), a Rensselaer Polytechnic Institute (RPI - EUA) e a University of Pennsylvania (Penn - EUA). Como resultado desse estudo, espera-se que os riscos de indução do câncer de mama pela exposição à radiação sejam minimizados e a qualidade das imagens seja melhorada, aumentando a eficiência do exame mamográfico, o que irá beneficiar os programas de rastreio do câncer de mama e a saúde da população feminina.

O projeto de pesquisa tem como foco principal a melhora na qualidade das imagens radiográficas geradas pelo sensor odontológico intraoral desenvolvido pela empresa.O diagnóstico médico é mais preciso se a imagem radiográfica for de alta qualidade. Imagens de baixa qualidade podem resultar em erros no diagnóstico de lesões de interesse clínico pelo dentista.Além disso, por se tratar de um exame que utiliza radiação ionizante, deve-se garantir a segurança do paciente, fazendo com que ele receba a menor dose de radiação possível. Como a qualidade da imagem está diretamente relacionada com a dose de radiação utilizada no exame, uma redução nas doses de radiação deverá comprometer a qualidade da imagem e o diagnóstico médico.Dessa forma, o desenvolvimento de uma plataforma de processamento de imagens pode melhorar a eficiência do sensor, fazendo com que ele gere imagens de alta qualidade com baixas taxas de radiação.

O presente projeto de pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de um método prático e preciso para a simulação da redução da dose de radiação em imagens de tomossíntese digital mamária (DBT - Digital Breast Tomosynthesis). A DBT é uma nova modalidade de imagens por raios X que fornece ao radiologista um conjunto de imagens reconstruídas do volume tridimensional da mama. A visualização 3D da anatomia mamária minimiza a sobreposição de tecidos, resultando em melhor detecção e caracterização das lesões pelos radiologistas. Estudos recentes mostraram que a DBT possui maior sensibilidade e especificidade do que a mamografia digital 2D, e deve substituí-la totalmente como ferramenta de rastreamento do câncer de mama em um futuro próximo. No entanto, como o paciente é exposto à pequenas doses de radiação durante o exame, é importante encontrar um ponto de equilíbrio entre a qualidade da imagem e a radiação utilizada, seguindo o princípio ALARA ("As Low As Reasonably Achievable"). Os métodos mais utilizados para os estudos sobre esse ponto de operação baseiam-se na inserção de ruído quântico em imagens clínicas previamente adquiridas, com o objetivo de simular a aquisição com doses de radiação reduzidas. No entanto, os métodos de simulação descritos pela literatura não são adequados para o uso na DBT, pois existem diferenças no processo de aquisição em relação à outras modalidades de imagens por raios X que devem ser considerados pelo algoritmo de simulação. Portanto, os estudos que exploram a otimização deste ponto de operação são limitados. Assim, a proposta desse projeto de pesquisa consiste em desenvolver um método específico para simulação precisa da redução da dose de radiação em imagens de DBT. O trabalho irá incorporar fatores como ruído eletrônico, dependência espacial, comportamento do ruído no domínio da frequência, dentre outros. O método será baseado na ideia inovadora de inserção de ruído quântico no domínio de uma transformada de estabilização de variância, como proposto nos trabalhos anteriores desenvolvidos por nossa equipe de pesquisas para a mamografia 2D. Adicionalmente, o método proposto deve ser avaliado utilizando medidas subjetivas da percepção visual humana usando imagens reais provenientes de exames clínicos de DBT. Ao final do projeto, deve-se realizar um estudo sobre o ponto de operação do princípio ALARA para os exames de DBT, encontrando o limite de redução da dose de radiação que seria aceitável para o exame sem prejudicar o diagnóstico médico.

A análise de texturas exerce papel fundamental em visão computacional. No entanto, a falta de uma definição matemática e de uma taxionomia de consenso entre os diversos pesquisadores da área indicam soluções, na maioria das vezes baseadas em heurísticas. Nesta linha, o descritor mais eficiente e moderno é o conhecido Local Binary Pattern (LBP). Esta abordagem tem se mostrado bastante eficiente quanto à sensibilidade, precisão ou acurácia no reconhecimento e segmentação de texturas em imagens. Porém, em ambientes não controlados, ou seja, quando as imagens ou vídeos são adquiridas sem controle de iluminação ou orientação das estruturas intrínsecas da textura, a maioria dos modelos falham ou consomem tempo computacional exorbitante. Nossa proposta, resultado de pesquisa anterior aprovada pela FAPESP e denominada Local Mapped Pattern (LMP), tem gerado resultados mais robustos que o LBP e é na verdade uma generalização deste. É um modelo paramétrico que necessita ser investigado mais a fundo para produzir resultados mais eficientes tanto de desempenho como de tempo de execução. Neste plano de pesquisa propomos a evolução do LMP orientado a duas ações: desempenho e execução. No quesito desempenho propomos desenvolver descritores que classifiquem texturas com mais precisão que o LBP, tanto em imagens mamográficas como em imagens obtidas em ambientes não controlados, onde as texturas podem estar rotacionadas, com variação de iluminação e em cores. E, para reduzir o tempo computacional, propomos avaliar a redução da dimensão dos descritores sem perda de desempenho.
O objetivo geral deste plano de pesquisa é o de investigar novos modelos para o descritor Local Mapped Pattern (LMP) que sejam mais adequados para a solução de diversos problemas em Visão Computacional. Dentre os objetivos desses novos modelos a serem investigados estão a redução do tempo computacional e o ganho de desempenho (sensibilidade, precisão, acurácia) em cada uma das aplicações propostas. Estas aplicações apresentam problemas que, atacados com as metodologias mais atuais de análise de texturas, não resultam em desempenho significativo ou, se o desempenho é bom, o custo computacional é proibitivo. Os objetivos específicos deste plano de pesquisa podem ser resumidos em quatro linhas principais de investigação. 1) Análise e reconhecimento de texturas rotacionadas. 2) Reconhecimento de texturas coloridas e com variação de iluminação. 3) Reconhecimento de texturas em imagens de Imunofluorescência Indireta. 4) Texturas em imagens mamográficas

O exame mais indicado para o rastreamento do câncer de mama em mulheres acima dos 40 anos é a mamografia digital por raios-X. No entanto, a exposição à radiação causada pelo exame pode acabar induzindo o aparecimento do câncer nas mulheres radiografadas, fato que tem gerado uma série de discussões acerca dos riscos e benefícios do rastreamento. A redução nas doses de radiação dos exames mamográficos é um dos grandes interesses na área médica atualmente, principalmente devido ao grande número de mulheres, em todo o mundo, que realizam esses exames anualmente visando à detecção precoce da doença. Por outro lado, a dose de radiação influencia diretamente a qualidade da mamografia e, consequentemente, o desempenho dos radiologistas. Uma diminuição nas doses de radiação levaria a um aumento no ruído da imagem, o que poderia comprometer significativamente a qualidade e a eficiência do exame mamográfico. Estudos recentes mostraram que o ruído exerce maior influência do que a resolução espacial na detecção e classificação de lesões mamárias pelos radiologistas. O presente projeto de pesquisa se insere exatamente nesse contexto. Técnicas de processamento de imagens para filtragem de ruído podem ser uma solução para o problema de redução da dose de radiação na mamografia, pois poderiam filtrar o ruído quântico que seria incorporado na imagem se a dose de radiação for reduzida, fazendo com que a qualidade da imagem não seja comprometida. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é estudar como as técnicas de filtragem de ruído poderiam ser adaptadas para a filtragem do ruído quântico incorporado na imagem mamográfica e como isso auxiliará na redução das doses de radiação do exame. A proposta é que sejam utilizados diversos parâmetros de qualidade de imagem para determinar os percentuais de redução de dose que, combinados com técnicas de filtragem de ruído quântico, poderiam ser aplicados na mamografia de modo que as imagens resultantes possuam a mesma qualidade daquelas adquiridas com a dose total de radiação. O projeto será desenvolvido com a colaboração da Faculdade de Medicina da University of Pennsylvania, que viabilizará o uso dos phantoms antropomórficos mamográficos reais e sintéticos desenvolvidos por eles na etapa de avaliação pré-clínica dos métodos de filtragem de ruído e dos percentuais de redução de dose. A avaliação clínica da proposta será realizada utilizando imagens mamográficas disponíveis em nosso banco de imagens e também provenientes de exames clínicos do Hospital da University of Pennsylvania.

O objetivo desse projeto de pesquisa é o desenvolvimento de técnicas avançadas de processamento de imagens para a filtragem do ruído nas imagens de tomossíntese digital da mama (DBT ? Digital Breast Tomosynthesis), também conhecida como mamografia 3D. A DBT é uma nova modalidade de imagem médica por raios-X que vem sendo muito utilizada para o rastreamento do câncer de mama. Nela, diversas imagens de projeções radiográficas são adquiridas enquanto o tubo de raios-X se move ao longo de um pequeno arco em torno da mama. A partir dessas projeções, um sistema computacional de reconstrução é utilizado para gerar um volume tridimensional da mama, e um conjunto de imagens de fatias tomográficas é fornecido ao radiologista. A vantagem da DBT sobre a mamografia convencional é que ela reduz a sobreposição de estruturas mamárias que ocorre devido à projeção de um volume 3D em um plano 2D no processo de formação da imagem. Essa sobreposição de tecidos é a principal responsável por erros no diagnóstico pelos radiologistas, pois faz com que muitos tumores não sejam detectados no exame. Estudos recentes mostraram que a DBT possui melhor desempenho do que a mamografia na detecção precoce do câncer de mama. No entanto, o exame de tomossíntese deve ser feito com uma exposição total de radiação equivalente ao da mamografia convencional. Isso significa que cada uma das projeções deve ser obtida com níveis muito baixos de radiação, o que aumenta significativamente a quantidade de ruído quântico incorporado na imagem, degradando sua qualidade. Estudos recentes mostraram que o ruído exerce maior influência do que a resolução espacial na detecção e classificação de lesões mamárias pelos radiologistas. Por outro lado, a melhoria na qualidade das imagens de DBT por meio de um aumento na dose de radiação seria uma solução inviável, pois a exposição excessiva à radiação acabaria induzindo o aparecimento do câncer nas mulheres radiografadas. Assim, melhorar a qualidade das imagens de DBT e reduzir a dose de radiação absorvida pela paciente estão entre os grandes interesses da área médica atualmente, e é exatamente nesse contexto que o presente projeto de pesquisa se insere. A proposta consiste, em uma primeira etapa, em investigar as características do ruído das imagens de DBT, antes e após a reconstrução tomográfica, e a partir desse estudo, desenvolver técnicas de filtragem de ruído visando à melhoria na qualidade da imagem, o aumento no desempenho do diagnóstico médico e a redução das doses de radiação. O projeto será desenvolvido com a colaboração do Prof. Predrag R. Bakic, docente da Faculdade de Medicina da University of Pennsylvania, que visitará o Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação (EESC/USP) e permitirá o uso dos phantoms antropomórficos mamográficos reais e sintéticos criados por ele no desenvolvimento dos métodos de filtragem de ruído da proposta.

O presente projeto de pesquisa trata do desenvolvimento de um sistema microcomputadorizado para avaliação automática e objetiva do comportamento de equipamentos mamográficos em termos da qualidade da imagem produzida. O sistema deverá ser composto de uma placa de aquisição digital de imagens radiográficas via sensor CCD, um microcomputador portátil (notebook), uma mesa suporte com controle eletrônico para alinhamento do sistema e um conjunto de objetos de testes (phantoms), especificamente desenvolvido para avaliação de cada um dos parâmetros. As informações de qualidade dos mamógrafos serão calculadas a partir do processamento e análise computacional das imagens radiográficas digitais dos phantoms, obtidas com o próprio equipamento mamográfico sob investigação, utilizando a placa CCD e o notebook. Entre os parâmetros que serão mensurados incluem-se: a Função de Transferência de Modulação (MTF - Modulation Transfer Function), a Curva Sensitométrica (ou curva H&D) e a Densidade Espectral de Ruído (NPS - Noise Power Spectrum). Assim, esse trabalho permitirá a avaliação dos três parâmetros físicos fundamentais, recomendados pelo ICRU (International Commission on Radiation Units and Measurements), para a especificação técnica de um sistema de imagem radiológica: resolução espacial (pela MTF), resolução de contraste (pela curva sensitométrica) e ruído (pela NPS). Alguns destes procedimentos prevêem o alinhamento do sistema de imagem com o feixe central de raios X, anteriormente à aquisição das imagens. Dessa forma, a pesquisa deverá considerar também o desenvolvimento de uma mesa de alinhamento, controlada por um microprocessador e motores de passo, para a determinação automática do centro do feixe de raios X nos equipamentos que serão avaliados, garantindo que as medidas sejam efetuadas sempre no centro do campo. A partir disso, o sistema será capaz de calcular todos esses parâmetros em qualquer outra posição, por simulação computacional. Com isso, a qualidade relativa do equipamento em toda a extensão do campo poderá ser determinada a partir de uma única medida no centro. Além disso, um outro parâmetro importante, que provém da combinação das medidas dos outros três parâmetros citados anteriormente também deve ser considerado: a Eficiência da Detecção de Quanta (DQE - Detective Quantum Efficiency). O DQE fornece uma estimativa da eficiência do sistema de imagem em detectar os fótons de radiação, e a sua medida deverá permitir, além da avaliação objetiva de qualidade de imagem, uma indicação da relação entre a qualidade da mamografia produzida e a dose de radiação absorvida pela paciente. Sendo assim, esse trabalho deverá apresentar uma novidade importante ao contribuir, não apenas na garantia da qualidade da imagem, como também na redução da dose de radiação nos exames mamográficos, o que será de grande relevância na área.