Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Estabilização de vídeo e seguimento de região de interesse no domínio da ressonância magnética cardíaca

Gino S, Goitein O, Konen E e Spitzer H

Estabilização de vídeo e seguimento de região de interesse no domínio da ressonância magnética cardíaca

Espera-se que a estabilização das sequências de ressonância magnética cardíaca (RMC), como a perfusão miocárdica de primeira passagem, permita uma melhoria significativa do diagnóstico médico. Tal estabilização é crucialmente necessária devido ao movimento do diafragma, ao longo dos ciclos respiratório e cardíaco. O desafio acima também é válido geralmente em visão computacional para estabilização de vídeo e rastreamento de região de interesse (ROI) de objetos não rígidos. Sugerimos um novo algoritmo para o rastreio e estabilização do CMRI, inspirado nos mecanismos corticais do sistema visual humano (HVS), tanto para as vias de bordo como de região. O algoritmo pondera adaptativamente estes caminhos de acordo com o estado da ROI. O ROI é rastreado através de um pipeline de dois estágios; um motor grosso extrai primeiro uma aproximação linear do movimento, seguida de um motor fino, que permite a deformação das arestas. O movimento da ROI é então estimado por aproximação linear comum para estabilização. A estabilização do vídeo é obtida resolvendo o problema de seguimento da ROI, mantendo fixa a sua posição inicial. O algoritmo automático proposto foi testado em vários vídeos de RMC. A qualidade da estabilização foi avaliada através de ferramentas baseadas em métricas de similaridade entre quadros (ITF) e de similaridade estrutural (SSIM). Além disso, os resultados foram avaliados clinicamente numa escala de 1 a 5 por dois radiologistas. Ambas as avaliações de engenharia e clínicas foram utilizadas na comparação dos nossos resultados com métodos concorrentes de última geração, em que os nossos resultados foram geralmente favorecidos em relação aos concorrentes (7 em 10 casos, 1 caso é controverso, ou seja, preferido apenas clinicamente ). O nosso algoritmo consegue estabilizar o corte de perfusão da RMC para longos intervalos de fotogramas, o que indica o potencial para permitir um melhor diagnóstico médico .