Interactive inspection of segmented volume data

Autor/a

Surinyac i Albareda, Jordi

Director/a

Brunet Crosa, Pere

Data de defensa

2016-02-05

Pàgines

149 p.



Departament/Institut

Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació

Resum

Present systems for the acquisition of medical images are providing better and better resolution images which end up in bigger amounts of data, even in scenarios with learning or training purposes. Interactive inspection of segmented volume models and anatomy atlases are becoming more popular as 3D medical models are improving in quality and detail. The use of low-end, portable devices is gradually spreading due to their portability and easy maintenance. There is a user interest on displaying the atlases and interacting with them in such devices, but they do not have the storage requirements to manage big amounts of data. For this reason, client-server architectures are used. However, transmission time for the volumetric information and low performance hardware properties make quite complex to build efficient visualization systems on these devices. Therefore, advanced new algorithms for compression and progressive transmission are required. In this work is presented an entire framework that defines the following elements: an efficient data structure for segmented volume models based on a hierarchical data structure of surfels per anatomical structure, and a novel technique for the progressive transmission and region-based inspection of medical models. The volume models are assumed to be already segmented, process which is beyond the scope of this work. Every segmented organ in the region of interest is preprocessed and represented by an octree of surfels with code normals and color information. Our scheme is based on a forest of multiresolution octrees. Anatomy atlases are represented as forests of surfel octrees, supporting local interaction in the client device and selection of groups of anatomical regions. Client-Server model transmission requires good compression techniques, being as loss-less as possible and having a high compression rate, to obtain a reduced data flow through the network. Surfel Octrees are compact enough for transmission through networks with limited bandwidth, and provide good visual quality in the client devices at a limited footprint. Individual octrees can be progressively transmitted to the client on demand, depending on the importance of the organs and on specific interaction queries. The proposed approach is discussed by presenting several examples in low-end devices such as mobiles and tablets. We analyze the performance of the presented scheme, the memory requirements and the usability of several interactive inspection tools.


Els sistemes actuals d'adquisició de dades mèdiques proporcionen imatges de cada vegada més resolució, havent-se de gestionar grans quantitats de dades fins i tot en àmbits d'ensenyament o formació. La inspecció interactiva de models de volum segmentats i d'atles anatòmics són cada vegada més populars a mesura que els models de volums mèdics en 3D estan millorant en qualitat i detall. La utilització de dispositius portàtils de gamma baixa s'està estenent gradualment per la seva facilitat d'ús i de manteniment. Hi ha interès per part dels usuaris en la visualització i interacció amb atles mèdics en aquest tipus de màquines. Però aquests dispositius no estan capacitats per emmagatzemar grans quantitats de dades i per tant es fan servir arquitectures client-servidor. Per aquest motiu, tenint present el temps de transmissió de la informació volumètrica i les escasses capacitats del hardware, fa que sigui complicat construir sistemes de visualització eficients en aquests dispositius. Calen nous algorismes avançats de compressió i de transmissió progressiva de dades. En aquesta tesi es presenta un entorn complet que defineix: un model de dades eficient per a models segmentats de volum, basat en una estructura de dades jeràrquica de surfels per cada estructura anatòmica, i una tècnica innovadora per a la transmissió progressiva de models mèdics i d'inspecció per regions d'interès. Se suposa que els models de volum ja estan segmentats, procés que està més enllà de l'abast d'aquest treball. Cada òrgan segmentat en la regió d'interès és preprocessat i es representa amb un Octree de Surfels que conté les normals codificades i informació de color. El nostre sistema es basa en un bosc d'octrees multiresolució. Un atles anatòmic es representa com a un bosc d'Octrees de Surfels, que permet la interacció i selecció de grups de regions anatòmiques en el dispositiu client de manera local. El model de transmissió Client-Servidor requereix bones tècniques de compressió de dades, que tinguin un índex de pèrdua d'informació tan baix com sigui possible i alhora una taxa de compressió suficientment alta com per que hi hagi un flux prou reduït de dades en la xarxa. Els Octrees de Surfels són suficientment compactes com per ser transmesos a través de xarxes usant una amplada de banda reduïda però proporcionant una bona qualitat visual en els dispositius client. Octrees individuals poden ser transmesos progressivament al client sota demanda, en funció de la importància dels òrgans i de les consultes d'interacció específiques. L'enfocament proposat s'analitza mitjançant la presentació de diversos exemples en dispositius de gamma baixa com mòbils i tauletes. Estudiem el rendiment de l'esquema presentat, els requisits de memòria i la usabilitat de diverses eines d'inspecció interactives.

Matèries

004 - Informàtica; 611 – Anatomia

Àrea de coneixement

Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica

Documents

TJSA1de1.pdf

32.18Mb

 

Drets

L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)