Se presenta de manera sucinta el algoritmo del Filtro Bilateral Multibanda. Asimismo, algunos resultados preliminares de filtrar imágenes de TC y RM.

1. Presentación General del
Proyecto
Filtrado no lineal multibanda
para imágenes médicas
Juan David Henao, Vanessa Rueda León

2. Juan David Henao Toro (investigador)
Formación
- Estudiante Ing. Biomédica (10 semestre).
Experiencia investigativa: Asistente investigación, laboratorio de Resonancia Magnética,
Mayo Clinic, Enero 2010-Julio 2010.
Publicaciones: 1 art. Revista Ingeniería Biomédica
Vanessa Rueda León (investigadora)
Formación
- Estudiante Ing. Biomédica (10 semestre).
Experiencia investigativa: Asistente investigación, laboratorio de Tomografía
Computarizada, Mayo Clinic, Enero 2010-Julio 2010.
Publicaciones: Coautor – RSNA 2010 Abstract. Coautor – Artículo en preparación del
mismo. Coautor – International Journal of Medical Physics Research and Practice
Abstract.
Equipo de Trabajo

3. Juan Carlos Ramírez Giraldo (Director)
Formación
- Ing. Biomédico EIA-CES
- Magíster en Informática, U. of Edinburgh (UK)
- Candidato a PhD (2011), Mayo Clinic, USA
Experiencia laboral: Asistente investigación (CT Clinical Innovation Center, Mayo Clinic,
2008-actual), profesor asistente (programa Ing. Biomédica EIA-CES, 2005-2007),
investigador U. Edinburgh (2003-2004), pasantía Hospital Manuel Uribe Ángel (2002).
Publicaciones: 10 art. Revistas arbitradas, 28 ponencias.
Edison Valencia (Asesor)
-Ing. Sistemas, Universidad EAFIT
-Magíster Ing. Sistemas, Universidad de los Andes
-PhD en Óptica, Universidad Politécnica de Cataluña
Afiliación institucional: Profesor asociado, EIA-CES (2008-actual).
Publicaciones: 7 art. Revistas arbitradas, 6 ponencias.
Equipo de Trabajo

4. Problemas de interés:
1. Aceleración en la adquisición de imágenes de Resonancia Magnética (RM).
2. Reducción de dosis de radiación en Tomografía Computarizada (TC).
‘En TC, hay un compromiso entre la calidad de la imagen resultante y la dosis de
radiación a la que el paciente se ve expuesto, concretamente, una reducción en la
dosimetría se traduce en un incremento en el ruido de la imagen resultante’
(Ramírez , Arboleda , & McCollough, 2008)
‘Por su parte, la limitación fundamental de la RM es el tiempo de adquisición de la
información, Disminuir el tiempo de adquisición de las imágenes, trae consigo la
reducción de costos y un incremento en el confort del paciente, pero a su vez
aumenta el ruido de las imágenes, lo que dificulta la realización de diagnósticos
médicos.’
(Meklel & Wu, 2009).
Áreas de Investigación

5. ¿Es posible reducir la dosis de radiación conservando la
calidad de la imagen?
Ejemplo Tomografía Computarizada TC
o La dosis de radiación en TC es usualmente
controlada por el producto mAs (corriente-
tiempo). A mayor mAs, mejor calidad de las
imágenes.
o Dosis de radiación ~ mAs
o Pero, una disminución de la dosis (o mAs) del
50% aumenta el ruido, en al menos 30%.
o También es posible disminuir la dosis con un
menor kilovoltaje (p.ej. 80 kV o 100 kV en
lugar de 120 kV).
120 mAs 60 mAs
30 mAs
Áreas de Investigación

6. ¿Es posible conservar alta calidad en la imagen con
menores tiempos de adquisición?
NEX=4 NEX=2
NEX=1
Áreas de Investigación
Ejemplo Resonancia Magnética (RM)
o A mayor tiempo de adquisición Mayor
calidad de las imágenes.
o Un parámetro común en las adquisiciones es
el número de repeticiones (p. ej. NEX en
escáneres GE).
o A mayor NEX, mejor calidad de las imágenes
(mayor SNR, menor ruido).
o NEX típicos: 1.5 o 2.

7. La propuesta es utilizar un avanzado algoritmo* de
reducción de ruido en la imágenes. Que permite:
 Disminuir el ruido, entre al menos 30 y 50 %.
 Conservar la resolución espacial de las imágenes
 Mantener o mejorar la detectabilidad de bajos contrastes.
* Ramírez et al. Reducción ruido con un filtro bilateral anisotrópico
* Ramirez et al. Comparison of two image denoising methods… Proceedings of the IEEE
EMBS meeting, Minneapolis, USA
Métodos

8. Métodos
Se propone entonces, un nuevo método de filtrado para imágenes,
enfocado en imágenes biomédicas de RM y TC:
El filtro bilateral multibanda (FBM), tomado como base
de la teoría del filtro bilateral propuesto por Tomasi y
Manduchi * y se le añade un componente más: la
separación de bandas con un filtro binomial.
El FBM aprovecha su característica de no lineal para procesar cada voxel de
manera independiente, comparando el voxel con sus vecinos y analizando
las diferencias de intensidad, análogo a como lo hace el filtro bilateral
clásico, sin embargo, aprovecha la linealidad del filtro binomial, en
específico la propiedad de superposición, para combinar las imágenes de
alta y baja frecuencia luego de ser filtradas por el filtro bilateral.
* Tomasi, C. and Manduchi, R. (1997). Bilateral Filtering for Gray and Color Images.
Proceedings of the Sixth International Conference on Computer Vision.

9. Filtro Bilateral Multibanda (FBM)
Imagen de
salida 𝑔(𝑥, 𝑦)
Filtro
Bilateral
Filtro
Bilateral
Imagen de bajas
frecuencias
Filtro
Binomial
Transformada
de Fourier
Imagen de
entrada𝑓(𝑥, 𝑦)
Transformada
Inversa de
Fourier
Imagen de altas
frecuencias

10. Resultados preliminares
Estudios de TC
10
Media=49.58. Desviación Estándar=30.53
Imagen Original
Media = 49.5824 Desv. Est = 30.5323 Min = -45 Max = 145
Imagen Resultante
Media = 49.903 Desv. Est = 16.6806 Min = 8.8394 Max = 97.8279
Imagen Original Imagen Filtrada
Media=49.90 Desviación Estándar=16.69

11. 11
Imagen Original
Resultados preliminares
Estudios de TC

12. 12
Imagen Filtrada
Resultados preliminares
Estudios de TC

13. 13
Módulo de bajos contrastes
Media = -5.8481 Desv. Est = 14.9346 Min = -56 Max = 40
Módulo de bajos contrastes con filtro bilateral de w=3x3x2 y , Altas: r
= 20 y d
= 0.8, Bajas: r
= 44 y d
= 2
Media = -7.029 Desv. Est = 7.5975 Min = -30.4613 Max = 10.1008
Resultados preliminares
Fantoma de TC
Imagen Original Imagen Filtrada – Reduciendo
~50% del ruido

14. Resultados preliminares
Estudios de RM
14
Desviación Estándar=2,0702 Desviación Estándar=1,0191
Imagen Original Imagen Filtrada

15. 15
Imagen Original
Resultados preliminares
Estudios de RM

16. 1616
Imagen Filtrada
Resultados preliminares
Estudios de RM

17. 17
Imagen Original Imagen Filtrada – Reduciendo
~50% del ruido
Resultados preliminares
Estudios de RM

18. Ventajas del Algoritmo:
 Rápido
 Sólo requiere imágenes DICOM. Es independiente si las imágenes son de un
fabricante A, o de tecnología Z.
 Tiene de base un algoritmo de última tecnología en procesamiento de
imágenes.
Resultados preliminares

19. Contacto
Juan D. Henao Toro
judaheto@gmail.com
Vanessa Rueda León
vanerueda22@gmail.com
Juan Carlos Ramirez Giraldo
ramirezgiraldo.juancarlos@mayo.edu