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Reconstrução de Tomossíntese Mamária usando modelos markovianos não locais esparsos (SNLMRFs)

Processo: 17/17811-2
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de março de 2018
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Denis Henrique Pinheiro Salvadeo
Beneficiário:Denis Henrique Pinheiro Salvadeo
Anfitrião: Andrew Douglas Arnold Maidment
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Pennsylvania, Estados Unidos  
Assunto(s):Processamento de imagens   Campos aleatórios markovianos

Resumo

Tomossíntese Mamária, também conhecida como Mamografia 3-D, consiste em um sistema de imageamento para a realização de exames mamográficos, especialmente visando um diagnóstico precoce de câncer de mama. Este sistema de imageamento foi proposto recentemente, baseado no princípio da Tomografia Computadorizada (CT), mas com a aquisição restrita a uma pequena faixa angular (arco). Por utilizar radiação ionizante perigosa, deve-se sempre buscar formas de se reduzir a dose de radiação ionizante, mas mantendo qualidade suficiente para a análise médica (princípio ALARA). Deste modo, métodos de filtragem de ruído e reconstrução tomográfica mais adequados e robustos ao ruído tornam-se primordiais para que isto ocorra, uma vez que reduzir a dose de radiação da aquisição eleva o ruído da imagem adquirida. Assim, para a reconstrução de Tomossíntese Mamária, este projeto propõe investigar uma abordagem Bayesiana com conhecimento a priori definido por um novo modelo de Campos Aleatórios Markovianos (MRF), denominado MRF Não Local Esparso (SNLMRF). Este novo modelo pretende regularizar a solução do problema inverso da reconstrução considerando uma tripla restrição: redundância (informação não local), esparsidade (sensoriamento comprimido) e suavidade. Ressalta-se que este modelo une conceitos e teorias utilizados em métodos do estado da arte de filtragem de ruído. Para a avaliação da abordagem proposta, ela deverá ser comparada com métodos de reconstrução clássicos e em estado da arte de Tomossíntese Mamária. Com isso, espera-se que o uso de um modelo mais completo (tal como o SNLMRF) possa obter um melhor balanço entre redução de ruído e preservação de detalhes para imagens reconstruídas de Tomossíntese Mamária, aumentando a capacidade de um diagnóstico mais preciso.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SCARPARO, DANIELE CRISTINA; PINHEIRO SALVADEO, DENIS HENRIQUE; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; BARUFALDI, BRUNO; ARNOLD MAIDMENT, ANDREW DOUGLAS. Evaluation of denoising digital breast tomosynthesis data in both projection and image domains and a study of noise model on digital breast tomosynthesis image domain. JOURNAL OF MEDICAL IMAGING, v. 6, n. 3 JUL 2019. Citações Web of Science: 0.

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