Este trabalho foi publicado no XXXIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional (CNMAC), 2010, realizado em Águas de Lindóia – SP, realizado pela Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC), no período de 20 a 23 de setembro de 2010, com o apoio do International Council for Industrial and Applied Mathematics (ICIAM), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), e PETROBRAS, publicado em seus anais. O trabalho científico está inserido na área de estudo Computação Gráfica.

1. Modelo 3D de Imagens Radiográficas para Auxilio em Diagnósticos
Maurício C. Freitas, Armando M. Toda, Elen A. S. Botelho Clívia L. A. Rocha,
Igor R. Gomes
Centro Universitário do Pará (CESUPA) – Área de Ciências Exatas e Tecnologia (ACET)
Laboratório de Computação Natural (LCN) – Grupo de Estudos Temáticos de Matemática Computacional
(MatComp-CESUPA) - 66.060- 230, Belém – Pará – Brasil
E-mail: {mauriciocarvbcc, armando.toda, elenarantza, clivia.lar, ruiz.igor} @gmail.com
RESUMO
Este artigo busca desenvolver o processo de modernização da ciência
radiológica, à medida que os atuais métodos baseados em fotografias e radiografias
considerados elementos essenciais para diagnosticar fraturas e lesões ósseas ainda são
tradicionalmente materializados por meio da tecnologia 2-D, o que dificulta em certas
ocasiões a correta identificação do problema e o tratamento adequado ao paciente.
A dificuldade em questão reside especialmente na deficiência de detalhes ou na
nitidez das atuais radiografias tradicionais, pois quanto mais visível for a radiografia,
melhor será a capacidade de definir o prognóstico.
Atualmente o que existe no mercado é a utilização da radiografia
computadorizada (RC), que utiliza placas de fósforo (IP) ou filmless radiography
basicamente utilizando os mesmos recursos para execução da radiografia convencional
porém com a diferença básica de que o filme radiográfico é substituído por uma placa
de material sensível a radiação ionizante (placa de fósforo flexível). Esta placa de
fósforo contém cristais cujos elétrons se posicionam em órbitas de alta energia após
serem estimulados por uma radiação ionizante. Tais elétrons, instáveis, podem reverter à
situação de equilíbrio devido ao principio da luminescência foto estimulada, que
basicamente é a capacidade que possuem certos materiais de absorver energia e
liberarem esta em forma de luz [1].
Na RC a placa sensível à radiação contém partículas que absorvem a radiação
emitida por uma fonte adequada (fonte de raios-X ou radiação gama). Estas partículas
posteriormente são excitadas por um feixe de laser emitindo luz. A luz emitida é
captada num fotomultiplicador e gera uma imagem digital que é exposta numa tela de
computador [1].
Dessa forma, as imagens geradas pela técnica de RC passaram por uma enorme
quantidade de baterias de avaliações primeiramente quanto aos requisitos do código
ASME V e depois quanto aos requisitos da norma EM 1435. Ambas as normas
calculam uma distância fonte-filme mínima para evitar uma penumbra geométrica
inadequada e utilizando um indicador (IQI) [2]. Após todos esses longos testes para
provar a eficiência da utilização do método da radiografia computadorizada, busca-se
utilizar através de um simples processo de tratamento de imagem construir um
aplicativo que seja capaz de renderizar uma radiografia inteiramente em 3D utilizando
conceitos parecidos com os da tomografia, porém apenas utilizando três chapas
radiográficas de ângulos pré-definidos, tornando assim capaz de construir um molde 3D
da estrutura óssea.
Esse objetivo será alcançado através da utilização da captação da imagem da
radiografia, e através de um processo de tratamento de imagem conhecido como Image
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2. Enhancement, onde seu processo é explicitado na Tabela 1. Tornando-se possível a
criação do molde simetricamente igual ao modelo real da radiografia, onde o aplicativo
será capaz de receber as chapas de radiografia digitais que passaram pelo processo de
tratamento de imagem* e melhoramento (“image enhancement”)* e em seguida modelar
o osso em uma visão completamente 3D utilizando os processos de segmentação da
imagem* e reconhecimento* da mesma[4] , possibilitando ao usuário fazer uma rotação
em 360 graus em torno de um osso completamente modelado em 3D com bases
simétricas idênticas as medidas retiradas das chapas.
Tabela 1: Etapas do Image Enhancement.
Em síntese, com o desenvolvimento desse aplicativo será possível construir a
estrutura óssea quase que completa em 3D através da utilização de chapas radiográficas
simples. Esse processo já foi feito em outras áreas, tendo até tido uma utilização na área
de engenharia na parte de juntas soldadas através de radiografia computadorizada [3].
Dessa forma, o projeto em análise tornará possível a obtenção de modelos completos
em 3D que simularão simetricamente o real modelo ósseo visando a facilitação do
atendimento ao paciente e a rapidez no prognostico do caso.
Palavras-chave: Radiografia Computadorizada, Radiografia 3D, Computação Gráfica.
Referências:
[1] - ASTM E747: Standard Practice for Design, Manufacture and Material Grouping
Classification of Wire Image Quality Indicators (IQI) Used for Radiology. Disponível
em: <http://www.astm.org/Standards/E747.htm>. Acesso em 16. Abri. 2010.
[2] - FUJIFILM. Computed Radiography for NDT. 2001.
[3] - Milani, H. e Videira José, J.C. ARCTEST. Pr-IT-002-RC – Projeto de Instrução
para realização de “Radiografia Computadorizada em juntas soldadas de pequeno
diâmetro” – técnica em PD-VS . 2001.
[4] - ALBUQUERQUE,P. M, ALBUQUERQUE, P. M. Processamento de Imagens :
Métodos e Análises. Disponível em
<http://www.cbpf.br/cat/pdsi/pdf/ProcessamentoImagens.PDF>. Acessado em : 20/05/2010
Etapa Descrição
1 Tratamento fora da imagem *
Correção de iluminação, uso de colorantes
químicos,etc.
2 Aquisição da imagem* Amostragem, armazenamento e compactação
3 Melhoramento ("Image enhancement")* Pré-tratamento digital da imagem
4 Segmentação da informação * Extração dos "objetos" do "fundo" da imagem
5 Parametrização*
Determinação de grandezas sobre cada "objeto":
Área, perímetro, forma,descrição, estrutural,
topologia, etc.
6 Reconhecimento* Classificação dos "objetos"
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