PPrroocceessaarreeaa iimmaaggiinniilloorr mmeeddiiccaallee

Ce sunt imaginile digitale i cum sunt ele memorate?

Ca fiine, analizm curent orice imagine vedem, pn la a recunoate obiecte sau fiine chiar dac imaginea este incomplet. Mintea omeneasc este ns incapabil s fac msurri pe o imagine, lucru posibil pentru main, dac imaginea este corect achiziionat i memorat, mintea omeneasc i maina se completeaz reciproc.

Imaginea digital, replica numeric a imaginii optice, poate fi memorat n fiiere cu numeroase formate, fiecare dintre ele adaptate unei anumite utilizri: captur, prelucrare, arhivare, imprimare, publicare n presa scris sau pe Internet etc.

Imaginile pot fi mprite n dou categorii: imaginile vectoriale (care sunt de fapt fiiere de coordonate din care, de exemplu pleac i se termin

o linie, sau codul unei culori care umple o anumit suprafa) i imaginile matriciale sau hri de bii (bitmap) din care fac parte formatele BMP, JPEG, GIF etc. pe

care le vom discuta pentru o mai bun nelegere a necesitii existenei lor. Imaginile matriciale sunt alctuite din pixeli (contracie de la PICture ELement). Pixelii pot fi asemuii cu

plcile de faian de pe un perete. Ca i acestea din urm, pixelii sunt dispui n rnduri suprapuse pentru a "acoperi" forma imaginii. Cu ct aceeai imagine este reprezentat pe mai muli pixeli cu att claritatea ei crete. Monitoarele curente folosesc 72 pixeli/inch. Imaginile pot fi alb-negru sau color:

pentru imaginile alb-negru i n tonuri de gri, deoarece ochiul uman nu poate distinge mai mult de 200 nuane de gri, s-a considerat c 256 (2 la puterea 8) este cel mai apropiat numr care satisface aceasta situaie, de aceea, imaginile alb-negru sunt codificate cu 8 bii pentru fiecare pixel; exist ns i imagini 16-bit (cu un cod de 16 bii pentru fiecare pixel) sau 32-bit (cu un cod de 16 bii pentru fiecare pixel).

pentru imaginile color s-a pstrat numrul de 256 de nuane pentru fiecare din cele 3 culori de baz: rou, verde, albastru. Prin combinarea celor 3 rezult o imagine numit RGB (abrevierea de la Red, Green, Blue), codificat pe 3 bytes (3 X 1 byte (8 bii) = 24 bii) care genereaz peste 16 milioane de culori (mult mai mult dect percepe ochiul uman). Vom detalia puin cteva din cele mai uzuale formate:

.BMP harta de bii (Bitmap) reprezint forma brut a unei imagini, adic fiecare pixel ce compune imaginea este memorat individual (format foarte bun pentru procesarea de imagini). Spre exemplu o poz de 800 X 600 pixeli va fi memorat pe 800 X 600 X 24 bii = 11 520 000 bii (~11 Mb = ~1.37MB), indiferent de informaia care se afl n interiorul pozei. Pornind de la acest inconvenient (dimensiunea foarte mare pe disc) a aprut necesitatea dezvoltrii formatelor ce comprim memorarea imaginii (ncercnd n acelai timp s se pstreze ct mai mult informaie din imaginea original). Vom discuta acum 2 din cele mai uzuale formate de comprimare.

.GIF (Graphic Interchange Format) este un format foarte puternic (calitate bun, comprimare foarte puternic), dar are dezavantajul de a memora o palet de numai 256 culori (8 bii). Cu alte cuvinte memoreaz o palet la fel de mare ca imaginea alb-negru (ca s ne dm seama de rata de compresie). Ca ordin de mrime aceeai imagine de 800 X 600 ar avea o dimensiune maxim de ordinul KB. Rspunsul la ntrebarea Cnd ar trebui s folosesc .GIF? va fi: atunci cnd imaginea color(RGB) folosete din paleta sa de peste 16 milioane de culori un numr ct mai mic (inta fiind 256). O alt utilizare ar putea fi la imaginile de mici dimensiuni (inta ar fi imaginile la care lungime X ltimea nu depete 256 pixeli).

.JPEG (Joint Photographic Expert Group) este un algoritm de compresie care a fost destinat comprimrii imaginilor alb-negru sau color luate din realitate. Algoritmul de comprimare se bazeaz pe sensibilitatea crescut a ochiului uman la variaiile mici de luminan (mai muli bii pentru luminan) si sensibilitatea mai redus la variaiile mici de culoare (mai puini bii pentru variaiile mici de culoare). O proprietate foarte util a JPEG-ului este capacitatea acestuia de a avea un grad variabil de comprimare, ales de utilizator. Aceasta nseamn c dac dorim obinerea unui fiier de imagine ct mai mic, se poate alege o rat mare de comprimare, n dauna calitii; invers, pentru a menine calitatea la o cota ridicat, alegem un grad redus de comprimare. Cnd ar trebui s folosesc

1

.JPG?. De cate ori avem de-a face cu o imagine din realitate sau de cte ori dorim s stabilim noi gradul de comprimare al imaginii.

DICOM. Fiierele DICOM, folosite pentru memorarea imaginilor medicale, conin pe lng imagine n sine metadate care ofer informaii despre imagine (mrime, dimensiuni, adncime, modalitatea folosit, setri ale echipamentului, etc.). Pentru citirea acestor informaii se folosete de exemplu funcia dicominfo din MATLAB.

De ce s modificm o imagine?

Procesul de achiziie al imaginilor este laborios. Exist sute, pn la milioane de senzori optici care transform

lumina n curent electric i apoi n bii. Toate aceste procese, pe lng caracteristicele senzorului (uneori precare) i erori ce nu in de achiziia propriu-zis, cum ar fi optica aparatului, duc la deformarea imaginilor i mai mult, la adugarea de zgomot. Prin modificrile pe care le facem asupra unei imagini acoperim, pe ct se poate, aceste neajunsuri, imaginea rezultat fiind gata pentru prelucrri ulterioare.

Ce vom urmri n lucrarea noastr practic?

n cursul acestei lucrri practice vom nva s procesm imagini n programul ImageJ, s le transformm din imagini colorate n imagini n tonuri de gri (pentru o reprezentare mai simpl i o nelegere mai bun a conceptelor), s ajustm intensitatea unei imagini (pentru o vizualizare mai bun), s filtrm o imagine (pentru a reduce, pe ct posibil, zgomotul) i n final s realizm cteva operaii morfologice, care vor pregti imaginea pentru eventuale msurtori i/sau alte extrageri de informaie.

ImageJ este un program de procesare i analiz de imagini. Este capabil s afieze imagini de tip 8-bit, 16-bit, 32-bit, i poate executa editri, analize, msurtori suplimentare, salvri, listri. Poate interpreta diverse formate de imagini: TIFF, GIF, JPEG, BMP, DICOM etc. O facilitate important este capacitatea de a crea stive de imagini care partajeaz o singur fereastr de afiare. Poate realiza diverse calcule statistice pentru anumite zone selectate de utilizator sau pentru ntreaga imagine. Poate msura distane i unghiuri. Permite diverse procesri standard: netezire (smooth), detecia contururilor, filtrare median etc. Permite totodat realizarea transformrilor geometrice - cum ar fi scalarea, rotirea, rsturnarea (flip). Imaginile pot fi mrite de pn la 32 de ori. Fiecare imagine este deschis ntr-o fereastr separat, iar numrul limit de ferestre este determinat doar de memoria disponibil.

ImageJ este un program cu o arhitectur deschis fiind extins prin adugarea plugin-urilor.

Interfaa utilizator

Lansarea programului in executie se realizeaza prin comanda: Start -> Programs -> ImageJ -> ImageJ.

2

Apare urmatoarea fereastr de dialog:

Spre deosebire de majoritatea programelor de procesare de imagini, ImageJ nu are propriu-zis o zon de lucru

principal. Fereastra principal conine doar meniul cuprinznd totalitatea comenzilor i cteva toolbar-uri. Toate imaginile deschise cu ImageJ sunt afiate in ferestre separate, la fel i histogramele, meniurile adiionale de tip pop-up sau ferestrele de configurare. Rezultatele msurtorilor efectuate asupra unei imagini sunt afiate n Tabelul Rezultatelor. Majoritatea ferestrelor adiionale pot fi redimensionate i mutate n diverse locuri pe ecran.

1 Selecie rectangulara (cu sau fr colturi rotunjite) (click dreapta pentru a defini tipul seleciei) 2 Selecie ovala, eliptica sau de tip brush (click dreapta pentru a defini tipul seleciei) 3 Selecie tip poligon 4 Selecie liber 5 Linie dreapta, segmentata, segment oarecare sau sgei (click dreapta pentru a defini tipul seleciei) 6 Unghi

7 Selecie tip punct sau multi-punct Tool 8 Bagheta magica 9 Text 10 Lupa (se pot folosi i tastele + i -) 11 Scroll 12 Selecie culoare AH Macro-uri (se ncarc din StartupMacros.txt, macros/tools/ or macros/toolsets/ 13 Alege alt macro sau adaug un plugin

Imaginile utilizate n cadrul acestui laborator se gsesc n folderul:

C:\Kit\Studenti\Informatica Medicala\10.imagistica ImageJ\Imagini LP

Tipuri de imagini n ImageJ

Programul ImageJ poate afia fie imagini individuale, fie multiple imagini interconectate spaial sau temporal n cadrul aceleiai ferestre. Aceste seturi de imagini poart numele de stive. Pentru exemplificare, se pot deschide imagini incluse n setul demo al programului sau din alte surse.

1. Comanda de deschidere a imaginilor incluse in setul demo al programului: File -> Open Samples. Se alege

.

2. Se deschide setul corespunztor de imagini ntr-o noua fereastr. n partea de sus a acesteia se pot observa:

numrul imaginii curente i numrul total de imagini din set, rezoluia, tipul i dimensiunea imaginii curente.

Schimbarea imaginii curente se realizeaz folosind bara de derulare (scroll) din partea de jos a ferestrei.

3

3. Numrul imaginii curente este afiat n permanen n colul din stnga sus al ferestrei.

4. Numrul imaginii curente este afiat n permanen n colul din stnga sus al ferestrei.

Deschiderea unei imagini alese de utilizator se realizeaz utiliznd comanda: File -> Open. Ca rezultat, o nou fereastr adiional se va deschide i va afiata imaginea dorit.

1. Comanda de deschidere a imaginilor alese de utilizator: File -> Open.

2. Apare o fereastr de dialog din care se poate selecta imaginea dorit. Ulterior, se apas butonul Open.

3. Imaginea selectat apare ntr-o fereastr separat.

Trecerea la o imagine n tonuri de gri

Atunci cnd utilizatorul dorete s aplice diverse tehnici de procesare pentru care culoarea reprezint o informaie prea puin relevant (de ex. determinarea contururilor unei imagini), se poate realiza n prealabil o trecere la o imagine n tonuri de gri (se realizeaz astfel simplificarea codificrii imaginii, dar i accesul la o palet mai larg de tehnici de procesare).

4

Acest lucru se realizeaz astfel: Image -> Type -> 32-bit.

1. Comanda de convertire a unei imagini n tonuri de gri: Image -> Type -> 32-bit.

2. Imaginea rezultat n urma trecerii la tonuri de gri.

Ajustarea intensitii unei imagini

Contrastul i luminozitatea unei imagini se pot modifica astfel: Image -> Adjust -> Brightness/Contrast. Se va deschide o fereastr de dialog adiional ce va permite modificarea parametrilor. Imaginea deschis i

graficul din partea de sus a ferestrei de dialog vor reflecta n timp real modificrile efectuate asupra parametrilor. La final, se apas butonul Apply.

1. Comanda de modificare a contrastului i luminozitii unei imagini: Image -> Adjust ->

Brightness/Contrast.

2. Apare o fereastr de dialog care reflect valoarea celor doi parametri, precum i raportul dintre acetia.

5

3. Modificai valorile prin aciunea asupra elementelor de derulare (scroll). Raportul dintre contrast i

luminozitate este reflectat mereu n graficul evideniat mai jos. La final, se apas butonul Apply.

4. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original.

Filtrarea imaginilor

Unele imagini sunt zgomotoase. Imaginile numerice sunt susceptibile la diverse tipuri de zgomot. Zgomotul este rezultatul erorilor n achiziia iniial a imaginii, al cror rezultat sunt valori ale pixelilor care nu reflect intensitatea din imaginea adevrat. Zgomotul poate aprea n imagine n mai multe feluri depinznd de cum este creat imaginea. Dac imaginea este scanat dintr-o fotografie, granulaia filmului sau hrtiei fotografice este o surs de zgomot. Dac imaginea este achiziionat direct, de exemplu cu un aparat foto digital, mecanismul de achiziie (senzorul CCD) poate introduce zgomot n imagine. Transmisia electronic a imaginii poate ea nsi s introduc zgomot. Reducerea zgomotului sau favorizarea unor anumite componente ale imaginii se fac prin operaia de filtrare. Filtrarea este o tehnic de modificare sau mbuntire a imaginii, pentru a favoriza anumite componente sau pentru a elimina alte componente.

Zgomotul unei imagini este redus prin nlocuirea valorii fiecrui pixel cu mediana valorilor pixelilor nvecinai (se consider o vecintate circular, identificat prin raz). n cazul unui set de date, mediana reprezint valoarea numeric ce separ ntregul set n dou jumti: inferioar (valori < valoarea median) i superioar (valori > valoarea median). Mediana unui set finit de date poate fi obinut ordonnd cresctor elementele din set i alegndu-l pe cel de la mijloc. Dac setul conine un numr impar de elemente, atunci exist o unic valoare de mijloc. Dac setul conine un numr par, atunci valoarea median reprezint media aritmetic a celor dou elemente de la mijloc. Ex. 1 2 3 4 5 -> Valoarea median este 3 1 2 3 4 5 6 -> Valoarea median este 3.5

Filtrarea prin determinarea medianei este totodat o tehnic de netezire a imaginii (aa cum este, de exemplu, filtrarea liniar Gaussian). Toate tehnicile de netezire a imaginilor sunt eficiente n ceea ce privete eliminarea zgomotului, dar prezint dezavantajul de a afecta contururile obiectelor incluse n acea imagine. Contururile sunt elemente critice n cadrul unei imagini, astfel c este foarte important s eliminm zgomotul i s le pstrm pe ct posibil neafectate. Pentru un nivel moderat de zgomot, mediana reprezint modalitatea ideal de a nltura zgomotul, conservnd contururile, de aceea este o tehnic des utilizat n procesarea imaginilor.

Filtrarea unei imagini se realizeaz astfel: Process -> Filters -> Median.

6

1. Se deschide o imagine care prezint zgomot (observai aspectul acesteia).

2. Comanda de filtrare a unei imagini: Process -> Filters -> Median.

3. Apare o fereastr de dialog n care se solicit

introducerea razei vecintii pixelilor care intr n calculul medianei. Dac check-box-ul

este bifat, atunci orice modificare a razei este vizibil n timp real n imaginea deschis. La final, se apas

butonul OK.

4. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original.

Operaii morfologice

Procesarea morfologic a imaginii este o tehnic utilizat pentru extragerea sau modificarea informaiei

referitoare la forma i structura obiectelor dintr-o imagine. Operatorii morfologici, cum ar fi dilatarea sau eroziunea, sunt utili n particular pentru analiza imaginilor binare, dei utilizarea lor poate fi extins i pentru analiza imaginilor n tonuri de gri sau color. n cadrul operaiei de eroziune, fiecare pixel al obiectului care atinge un pixel al fundalului se schimb ntr-un pixel din fundal. n cadrul operaiei de dilatare, fiecare pixel din fundal care atinge un pixel dintr-un obiect este schimbat ntr-un pixel din obiect. Grania aceasta este stabilit cu ajutorul pixelilor nvecinai (se consider o vecintate circular, identificat prin raz). Aplicarea operatorului morfologic eroziune se realizeaz astfel: Process -> Filters -> Minimum.

7

1. Se deschide o imagine (observai aspectul acesteia).

2. Comanda de filtrare a unei imagini: Process -> Filters -> Minimum.

3. Apare o fereastr de dialog n care se solicit

introducerea razei vecintii pixelilor care intr n calculul operaiei morfologice. Dac check-box-ul

este bifat, atunci orice modificare a razei este vizibil n timp real n imaginea deschis. La final,

se apas butonul OK.

4. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original.

Acest filtru aplic operatorul morfologic de eroziune prin nlocuirea valorii fiecrui pixel din imagine cu cea

mai mic valoare a pixelilor nvecinai.

Aplicarea operatorului morfologic dilatare se realizeaz astfel: Process -> Filters -> Maximum.

8

1. Se deschide o imagine (observai aspectul acesteia).

2. Comanda de filtrare a unei imagini: Process -> Filters -> Maximum.

3. Apare o fereastr de dialog n care se solicit introducerea

razei vecintii pixelilor care intr n calculul operaiei morfologice. Dac check-box-ul este bifat, atunci orice modificare a razei este vizibil n timp real n

imaginea deschis. La final, se apas butonul OK.

4. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original.

Acest filtru aplic operatorul morfologic de dilatare prin nlocuirea valorii fiecrui pixel din imagine cu cea

mai mare valoare a pixelilor nvecinai.

Cei doi operatori morfologici se pot combina n ordinea dilatare-erodare i rezult nchiderea morfologic i erodare-dilatare i rezult deschiderea morfologic. Pe baza deschiderii i nchiderii morfologice se definesc i alte operaii necesare n prelucrarea imaginilor.

Operaiile prezentate anterior pot fi aplicate direct i din meniul Binary, dar se pot folosi numai n cazul imaginilor 8-bit:

9

1. Deschidei o imagine n tonuri de gri, codificat 32-bit. Comanda de lansare direct a operaiei de dilatare a

acesteia este: Process -> Binary -> Dilate.

2. Deoarece comanda a fost lansat pentru o imagine n tonuri de gri 32-bit, apare o fereastr de dialog prin care utilizatorul este notificat de faptul c operaia solicitat

necesit o imagine codificat 8-bit, fie n tonuri de gri, fie color.

Segmentarea unei imagini Studiul unui anumit obiect din cadrul unei imagini implic evidenierea conturului su prin intermediul

procedurii de segmentare a imaginii. Segmentarea i extragerea conturului reprezint etape importante n analiza de imagine. Imaginile segmentate se folosesc cu precdere n multe aplicaii diferite cum ar fi diagnosticarea, planificarea terapiei, localizarea leziunilor patologice, studiul structurilor anatomice, chirurgia computer-integrat. Segmentarea imaginilor reprezint o sarcin dificil datorit variaiilor de form ale obiectelor, precum i de calitatea imaginilor achiziionate. n general majoritatea imaginilor biomedicale sunt preluate cu artefacte de eantionare, zgomot care duce la apariia de erori cnd sunt aplicate metode stricte de prelucrare a imaginii.

Procesul de segmentare este considerat ca un proces de clasificare a obiectelor dintr-o imagine, iar ntr-o oarecare msur este echivalent cu identificarea obiectului n sine, ca o consecin a segmentrii diferitelor obiecte (realizarea fizic de clase sau modele abstracte) care sunt localizate perfect n cadrul imaginii digitale. Scopul segmentrii este simplificarea reprezentrii imaginilor n informaie util prin partiionarea n regiuni. Segmentarea imaginilor este o metod folosit pentru a localiza anumite obiecte sau contururi ntr-o imagine. Pentru imaginile cu caracter medical au fost propuse mai multe metode de segmentare. Segmentarea obinut cu ajutorul tehnicilor tradiionale de procesare de baz a imaginii, cum ar fi valoarea de prag sau histograma, necesit intervenia uman n vederea obinerii de rezultate satisfctoare. Automatizarea acestor abordri este dificil datorit complexitii formei, umbrelor i variabilitii de la nivelul obiectelor individuale. Mai mult, zgomotul i alte artefacte ale imaginii pot determina apariia de regiuni i contururi incorecte, sau discontinuiti ale obiectelor obinute prin intermediul aceste metode. Cu toate acestea, n pofida apariiei unei suite de algoritmi de mare complexitate, segmentarea imaginii rmne dependent de aplicaie, fr a putea fi identificat o soluie unic pentru aceast provocare. Conturul (perimetrul) unui obiect este definit ca ansamblul pixelilor obiectului respectiv care au cel puin un vecin in afara obiectului.

Segmentarea imaginilor prin aceast metod const n localizarea pixelilor care corespund contururilor obiectelor prezente n acea imagine. Ulterior, se presupune c numrul obiectelor prezente este egal cu numrul contururilor dintr-o imagine, n condiiile n care un contur al unei zone sau al unei imagini este automat un contur nchis. Pentru precizia segmentrii, n cazul determinrii unui obiect, perimetrul conturului detectat trebuie s fie aproximativ egal cu cel al obiectului din imaginea iniial. Dificultatea metodei apare ns odat cu necesitatea de a defini un contur ntr-o imagine. Un contur sau o caracteristic liniar reprezint o schimbare brusc sau o discontinuitate a pixelilor pe o anumit direcie din imagine.

Determinarea conturului n ImageJ se realizeaz astfel: Process -> Find Edges.

10

1. Comanda de determinare a contururilor unei imagini: Process -> Find Edges.

2. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original. Toate contururile dintre obiectele prezente n imagine au fost evideniate.

Detecia contururilor ofer rezultate mai bune n cazul imaginilor alb negru. Pentru acest lucru, se realizeaz iniial binarizarea imaginii (conversia ntr-o imagine alb-negru) i ulterior detecia contururilor.

1. Comanda de binarizare a unei imagini: Process -> Binary -> Make Binary.

2. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original. Imaginea prezint acum doar obiecte identificate cu negru.

3. Lansai comanda de determinare a contururilor:

Process -> Find Edges.

4. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original. Contururile

obiectelor prezente n imagine au fost clar evideniate.

11

Msurtori

ImageJ permite realizarea unui set de msurtori statistice ale unei imagini. n funcie de selecia efectuat,

aplicaia calculeaz i afieaz ntr-un tabel rezultate legate de calcule statistice ale ariei, ale lungimii liniilor i unghiurilor, sau ale coordonatelor. Msurtorile efectuate pot fi selectate din fereastra de dialog (Analyze -> Set Measurements).

1. Pentru selectarea msurtorilor ce vor fi efectuate, se lanseaz comanda: Analyze -> Set Measurements.

2. Apare o fereastr de dialog n care se pot bifa o serie de msurtori dorite. La final, se apas butonul OK.

Msurtorile posibile sunt: Area aria seleciei exprimat n pixeli2 sau n uniti de msur2 (mm2, m2 etc.) Mean gray value valoarea medie a nivelurilor de gri din aria selectat. Aceasta reprezint suma tuturor nivelurilor de gri din aria selectat, mprit la numrul de pixeli. Pentru imagini RGB, media este calculat prin conversia fiecrui pixel n nivel de gri, folosind formula gri = (rou + verde + albastru)/3. Standard deviation deviaia standard a tonurilor de gri folosite pentru a calcula valoarea medie menionat anterior. Modal gray value tonul de gri cel mai ntlnit n aria selectat. Corespunde vrfului histogramei. Min & max gray level nivelurile minim i maxim ale tonurilor de gri din aria selectat. Centroid punctul central al ariei selectate. Este calculat ca fiind media coordonatelor x i y ale tuturor pixelilor din aria selectat. Center of mass media luminozitii tuturor pixelilor din aria selectat. Perimeter lungimea marginii exterioare a seleciei. Perimetrul unei selecii compuse este calculat prin descompunerea seleciei n arii individuale. (Not: perimetrul unei selecii compuse poate s difere de suma perimetrelor individuale, datoritmetode de calcul diferite.) Bounding rectangle reprezint cel mai mic dreptunghi care ncadreaz aria selectat. Fit ellipse reprezint elipsa care ncadreaz aria selectat. Shape descriptors calculeaz i afieaz urmtorii descriptori de form:

Circularity: 4 * Arie / Perimetru2 - valoarea 1.0 indic un cerc. Pe msur ce valoarea se apropie de 0, indic o form alungit. Aspect ratio: meninerea proporiilor elipsei care ncadreaz aria selectat. Roundness: inversul parametrului Aspect Ratio. Solidity: Arie / Arie convex.

Ferets diameter: cea mai mare distan dintre oricare dou puncte de pe conturul ariei selectate. Integrated density Suma valorilor pixelilor din aria selectat. Este echivalentul produsului dintre Arie i Valoarea medie a nivelurilor de gri. Median valoarea median a pixelilor din aria selectat. Skewness momentul de ordin trei al mediei. Kurtosis momentul de ordin patru al mediei. Area fraction pentru imaginile care au valori de prag definite, reprezint procentul pixelilor din aria selectat care au fost marcai cu rou; pentru celelalte imagini, reprezint procentul pixelilor cu valori diferite de zero. Stack position reprezint poziia n cadrul stivei de imagini. Ulterior, pentru o anumit imagine, se pot determina valorile msurtorilor selectate anterior.

12

1. Comanda de determinare a valorilor msurtorilor pentru o imagine: Analyze -> Measure.

2. Apare ulterior o fereastr de dialog n care sunt afiate, sub form tabelar, valorile msurtorilor selectate.

3. La nchiderea acestei ferestre, utilizatorul este ntrebat dac dorete salvarea msurtorilor.

n cazul n care nu exist o arie selectat, la comanda Analyse -> Measure se calculeaz valorile msurtorilor

selectate pentru ntreaga imagine. Dac nainte de lansarea comenzii se selecteaz o anumit arie, atunci msurtorile se vor aplica doar acelei arii selectate.

1. Se selecteaz o anumit arie din imagine.

2. Se afieaz valorile msurate (prin comanda Analyze -> Measure). Acestea sunt valabile doar pentru poriunea

selectat.

Exemple de utilizare 1. n cadrul patologiei ginecologice, screening-ul citologiei colului uterin este de mare importan pentru

detectarea precoce a modificrilor potenial maligne de la acest nivel. Celulele epiteliale se nasc din celulele bazale, apoi se matureaz ncet spre parbazale, intermediare i n final devin celule superficiale (exfoliative). Diferenierea ntre

13

aceste celule, pe lng intensitatea culorii, se face n funcie de raportul nucleu citoplasm. n imaginea de mai jos sunt prezente cteva celule, n partea din stnga fiind celule superficiale cu nucleu mic picnotic, iar n partea din dreapta celule intermediare cu nucleul mare i citoplasma mai redus. Folosindu-ne de modificarea contrastului i de setarea unui threshold oportun, se pot selecta iniial nucleii, apoi nucleii i citoplasma, astfel nct putem calcula raportul nucleu-citoplasma pentru cele 2 tipuri de celule.

1. Se deschide o imagine relevant.

2. n fereastra de selecie a msurtorilor, se bifeaz doar aria. Se apas OK i fereastra dispare.

3. Se alege modul de selecie Linie i se traseaz diametrul unui nucleu. n timpul desenrii, apar n timp real unghiul

i lungimea liniei de selecie.

4. Se afieaz valoarea msurtorii selectate (Arie) i se obine lungimea liniei trasate.

5. Se repet aceeai operaie pentru diametrul citoplasmei i se afieaz valoarea msurat. Ulterior, se calculeaz

raportul dintre cele dou valori.

14

2. Atunci cnd nu este disponibil unitatea de msura pentru poze (nu avem calibrarea), se poate realiza o

calibrare aproximativ a unei imagini, msurnd elemente crora le tim dimensiunea. Astfel, tim deja ca diametrul mediu al unei hematii este de aproximativ 7 microni. Msurnd diametrul a 10-15 hematii, putem astfel face o calibrare aproximativ. mprim 7 microni (dimensiunea normal a unei hematii) la media dimensiunii hematiilor msurate. Aflam astfel ci microni are un pixel din imagine. Totui, avnd n vedere c exist modificri patologice ale dimensiunii hematiilor - ca n anemii - calibrarea poate avea mult de suferit. n unele cazuri, din pcate este tot ce avem.

Analiza particulelor Comanda Analyze -> Analyze particles - numr i msoar obiectele din cadrul unei imagini binare (sau care are definite valori de prag Image -> Adjust -> Threshold). Analiza este realizat asupra ariei selectate sau asupra ntregii imagini, n cazul lipsei seleciei. Etapele sunt urmtoarele: se scaneaz selecia (sau imaginea) pn cnd se ntlnete marginea unui obiect; se evideniaz conturul acelui obiect folosind Bagheta Magic i se efectueaz msurtorile selectate; se umple acel obiect pentru a nu l mai scana a doua oar i se continu scanarea n cutarea unui nou obiect, pn la atingerea marginii seleciei (sau imaginii). Acestea se realizeaz intern, fiind transparente pentru utilizaror. Pentru a testa aceast opiune a programului ImageJ, se parcurg paii urmtori: - se binarizeaz imaginea - se aleg urmtoarele msurtori: Standard Deviation, Min & max gray value; Perimeter (vezi imaginea de mai sus) - se selecteaz o zon restrns - se calculeaz msurtorile

1. Comanda de binarizare a unei imagini: Process ->

Binary -> Make Binary.

2. Se alege modul de selecie rectangular.

3. Se selecteaz o poriune din imagine.

4. Comanda de analiz a particulelor: Analyze -> Analyze particles.

15

5. Apare o fereastr de dialog care prezint parametrii de analiz. Se aleg opiunile dorite (nu uitai s bifai

opiunea pentru afiarea rezultatelor) i la final se apas butonul OK.

6. Dup apsarea butonului OK apare o fereastr de dialog care prezint rezultatul analizei.

Scheletizarea este reprezentat de reducerea obiectelor la linii, fr a schimba radical structura imaginii. Se aplic doar imaginilor binare astfel: Process -> Binary -> Scheletonize.

1. Iniial se binarizeaz imaginea dorit (Process -> Binary -> Make Binary).

2. Se obine o imagine alb-negru.

3. Comanda de scheletizare a unei imagini binare: Process -> Binary -> Scheletonize

4. Observai diferenele dintre imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea binar.

16

Afiarea histogramei unei imagini Histograma unei imagini reprezint distribuia nivelurilor de gri n cazul imaginilor n tonuri de gri, sau a nivelurilor celor trei canale n cazul imaginilor RGB, n cadrul imaginii. Pentru o imagine pe 8 bii, histograma va afia numrul de pixeli pentru fiecare valoare de culoare posibil (256 valori). Utilitatea histogramei este evident n prelucrarea imaginilor capturate direct n format digital. Evaluarea unei imagini cu ajutorul histogramei permite o apreciere rapid a pailor necesari pentru a mbunti calitatea imaginii.

Comanda Analyze -> Histogram determin afiarea histogramei unei imagini.

1. Comanda de afiare a histogramei unei imagini: Analyze -> Histogram.

2. Ulterior, apare o fereastr de dialog cu opiuni referitoare la caracteristicile histogramei. Dup setrile

dorite, se apas butonul OK.

3. Ulterior apsrii butonului OK, apare graficul asociat

histogramei, ntr-o nou fereastr de dialog

O prelucrare clasic a imaginilor digitale o reprezint mbuntirea contrastului prin egalizarea histogramei. Acest lucru se realizeaz astfel:

17

1. Comanda pentru mbuntirea contrastului: Process -> Enhance Contrast.

2. Apare o fereastr de dialog n care se bifeaz opiunea . La final, se apas

butonul OK.

3. Dup apsarea butonului OK, contrastul imaginii originale este modificat. Observai diferenele dintre

imaginea obinut n urma prelucrrii i imaginea original.

4. Afiai din nou histograma imaginii (Analyze -> Histogram) i observai diferenele dintre aceasta i

histograma imaginii originale (afiat la punctul anterior).

Comparai histograma curent cu cea obinut anterior.

Alte operaii interesante, ca exerciii

Alegei o imagine i exersai prelucrrile disponibile n ImageJ asupra variantei color, n tonuri de gri sau binare (alb-negru). Observai diferenele. BIBLIOGRAFIE TR MIHAI (2010), Informatic medical, SITECH, Craiova ISBN 978-606-530-816-9, vol. I i II, 568 pagini, Cap. Analiza si prelucrarea imaginilor medicale

18

Procesarea imaginilor medicaleCe sunt imaginile digitale i cum sunt ele memorate?De ce s modificm o imagine?Ce vom urmri n lucrarea noastr practic?Tipuri de imagini n ImageJ

Ca rezultat, o nou fereastr adiional se va deschide i va afiata imaginea dorit.Trecerea la o imagine n tonuri de gri

Atunci cnd utilizatorul dorete s aplice diverse tehnici de procesare pentru care culoarea reprezint o informaie prea puin relevant (de ex. determinarea contururilor unei imagini), se poate realiza n prealabil o trecere la o imagine n tonuri d...Acest lucru se realizeaz astfel: Image -> Type -> 32-bit.Ajustarea intensitii unei imaginiFiltrarea imaginilorOperaii morfologice

Segmentarea unei imaginiPentru imaginile cu caracter medical au fost propuse mai multe metode de segmentare. Segmentarea obinut cu ajutorul tehnicilor tradiionale de procesare de baz a imaginii, cum ar fi valoarea de prag sau histograma, necesit intervenia uman n ve...Conturul (perimetrul) unui obiect este definit ca ansamblul pixelilor obiectului respectiv care au cel puin un vecin in afara obiectului.Alte operaii interesante, ca exerciii

BIBLIOGRAFIETR MIHAI (2010), Informatic medical, SITECH, Craiova ISBN 978-606-530-816-9, vol. I i II, 568 pagini, Cap. Analiza si prelucrarea imaginilor medicale