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Universidad de Zaragoza PROYECTO FIN DE CARRERA Ingenier´ıa de Telecomunicaci´on Desarrollo de una aplicaci´on para el almacenamiento eficiente de pruebas ecocardiogr´aficas Diego Salvador Igea Directora: Eva MaCavero Racaj Ponente: ´ Alvaro Alesanco Iglesias Diciembre 2012 Curso 2012-2013 Agradecimientos En primer lugar me gustar´ıa dar las gracias a Eva por su comprensi´on y amabilidad, por haber estado disponible para ayudarme siempre que lo he necesitado y haberme ayudado a solucionar todos los problemas que me han surgido. Tambi´en me gustar´ıa dar las gracias a ´ Alvaro por haberme dado la idea y la posibilidad de realizar este proyecto. Por ´ultimo me gustar´ıa dar las gracias a mi familia y amigos, en especial a mis compa˜neros de la universidad que me han ayudado a pasar tan buenos momentos y aguantado mis bromas durante toda la carrera, gracias a ellos estos a˜nos pasados en la universidad han estado llenos de buenos momentos que espero recordar siempre. “Desarrollo de una aplicaci´on para el almacenamiento eficiente de pruebas ecocardiogr´aficas” RESUMEN En la actualidad, DICOM es el est´andar m´as ampliamente utilizado para el almacenamiento y transmisi´on de pruebas ecocardiogr´aficas. Este est´andar permite guardar las pruebas ecocardiogr´aficas como im´agenes sin comprimir o comprimidas en formato JPEG, con la consiguiente p´erdida de calidad en la imagen. En ninguno de los casos se tiene en cuenta que las pruebas constan de diferentes partes, im´agenes y datos, y que estas pruebas se puedan comprimir acorde a su naturaleza. Por lo tanto, esta no es la forma m´as eficiente de comprimir y almacenar las im´agenes. En un estudio previo, fue propuesto un m´etodo de compresi´on en el que se establecieron las distintas ´areas y se comprimieron por separado teniendo en cuenta su naturaleza. De esta forma, la informaci´on contenida en la imagen es almacenada como texto, y las im´agenes contenidas en la prueba son comprimidas por separado con el algoritmo de compresi´on SPIHT ahorrando as´ı espacio de almacenamiento y manteniendo a su vez una calidad adecuada para la correcta interpretaci´on de la prueba. El principal problema que presenta este m´etodo de compresi´on es que los aparatos ecocardiogr´aficos no est´an adaptados a esa forma de compresi´on por lo que es necesaria una aplicaci´on externa que segmente las ´areas y extraiga los datos. Por lo tanto, este proyecto se centra, en el desarrollo de una aplicaci´on en Matlab para la segmentaci´on, compresi´on y visualizaci´on de pruebas ecocardiogr´aficas compatible con DICOM. La aplicaci´on, partiendo de una ecocardiograf´ıa almacenada en un contenedor DICOM, segmenta las distintas im´agenes de la prueba comprimi´endolas con el algoritmo SPIHT y reconoce el texto que contiene mediante el uso de un Reconocedor ´ Optico de Car´acteres (OCR) almacen´andolo en formato de texto. Pudiendo guardar las im´agenes en el nuevo formato, asi como, abrir y representar im´agenes almacenadas en el formato propuesto. La aplicaci´on tambi´en cuenta con una herramienta para la realizaci´on de nuevas medidas sobre la imagen, permitiendo adem´as el almacenamiento de la prueba con las nuevas medidas a˜nadidas. El m´etodo de segmentaci´on ha sido evaluado con un banco de im´agenes pertenecientes a varios aparatos de los principales fabricantes como Philips, Siemmens o Agilent. El m´etodo de compresi´on utilizado en la aplicaci´on ha sido comparado con el actualmente utilizado por DICOM, JPEG, obteni´endose para una misma calidad de imagen ratios de compresi´on en el mejor de los casos del doble y en ning´un caso inferior. Por lo tanto, en este proyecto se presenta una aplicaci´on que facilita a los cardi´ologos la visualizaci´on y diagn´ostico de pruebas ecocardiogr´aficas y, adem´as, permite un gran ahorro en el almacenamiento de las pruebas, logr´andose un ratio de compresi´on de 100,5 con la imagen comprimida con una adecuada calidad cl´ınica. ´ Indice general 1 Introducci´on y Objetivos 1 1.1 Ecocardiograma................................. 1 1.2 Objetivos .................................... 3 1.3 Organizaci´on de la memoria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 Materiales y m´etodos 7 2.1 Caracter´ısticas de los ecocardiogramas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1 Ultrasonido............................... 8 2.1.2 Zonasauxiliares ............................ 9 2.1.3 Bloquesdetexto ............................ 11 2.2 Compresi´on y almacenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.1 Compresi´on............................... 11 2.2.2 Almacenamiento ............................ 12 3 Segmentaci´on 15 3.1 Binarizaci´on de la imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2 B´usqueda y extracci´on de las escalas de contraste y color . . . . . . . . . 18 3.3 Extracci´on de figuras auxiliares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.4 Extracci´ondetextos .............................. 19 3.5 Identificaci´on de ultrasonido e im´agenes auxiliares . . . . . . . . . . . . . 20 3.6 Compensaci´on y soluci´on de posibles errores . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4 Aplicaci´on 23 4.1 Visualizaci´on .................................. 23 4.1.1 Reconstrucci´on de la imagen a partir de una imagen comprimida . 24 4.2 Compresi´on y modificaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.3 Medidas..................................... 28 i ii ´ INDICE GENERAL 5 Resultados y discusi´on 29 5.1 Basededatos.................................. 29 5.2 Resultados de la segmentaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.3 Resultados de la compresi´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 6 Conclusiones y l´ıneas futuras 39 6.1 Conlusiones................................... 39 6.2 L´ıneasdefuturo ................................ 39 Bibliograf´ıa 41 A Set Partitioning In Hierachical Trees (SPIHT) 43 A.1 TransformadaWavelet............................. 43 A.2 Algoritmo de ordenamiento de partici´on de grupos . . . . . . . . . . . . . 46 A.3 Etapaderefinado................................ 47 A.4 Ejemplo del funcionamiento del algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 B DICOM 53 C Modos de operaci´on 59 D OCR 61 E Manual de uso de la aplicaci´on 63 E.1 Interfazdecompresi´on............................. 63 E.1.1 Men´u .................................. 64 E.1.2 Bloque de compresi´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 E.1.3 Bloquedemedida ........................... 65 E.2 Herramienta de modificaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 E.2.1 Bloquedeedici´on............................ 65 E.2.2 Bloque de creaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 E.3 Herramienta de medida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 ´ Indice de figuras 1.1 Modos b´asicos de operaci´on. .......................... 2 2.1 Modos 2D. Entre par´entesis se indica el fabricante del ec´ografo con el que se ha capturado la prueba. ........................... 8 2.2 Modos de barrido. Entre par´entesis se indica el fabricante del ec´ografo con el que se ha capturado la prueba. ....................... 9 2.3 ´ Areas de ultrasonido. .............................. 10 2.4 Im´agenes auxiliares en un modo Doppler pulsado de un dispositivo Philips 10 3.1 Diagrama de bloques de la segmentaci´on ................... 16 3.2 Histograma de franja de prueba ........................ 17 3.3 Distintos modelos de escalas .......................... 18 3.4 B´usqueda de bloque de texto .......................... 19 3.5 Adaptaci´on de texto sobre cuadro blanco ................... 20 3.6 Parte de ultrasonido de la imagen ...................... 20 3.7 Delimitaci´on de los bordes del ultrasonido. .................. 21 3.8 Localizaci´on de las zonas de ultrasonido ................... 22 4.1 Interfaz de compresi´on ............................. 24 4.2 Imagen comprimida reconstruida en muy alta calidad ............ 26 4.3 Esquema de la codificaci´on y modificaci´on .................. 26 4.4 Herramienta de modificaci´on ......................... 27 4.5 Herramienta de medida ............................ 28 5.1 Error de reconstrucci´on, en imagen del modo Doppler color, (Agilent) . . 30 5.2 Error debido a car´acteres ajenos al est´andar ASCII, en modo M (Philips) 31 5.3 PSNR en funci´on del CR para el modo M en distintos aparatos ...... 32 5.4 PSNR en funci´on del CR para los modos DP/DC .............. 33 5.5 PSNR en funci´on del CR para el modo B en distintos aparatos. ...... 34 iii 41.3. Organizaci´on de la memoria permita la posterior recuperaci´on de la imagen. Esta aplicaci´on deber´a tambi´en facilitar herramientas al usuario como la visualizaci´on, modificaci´on de forma sencilla de los datos del ecocardiograma y la realizaci´on de medidas. El resultado final ser´a, por lo tanto, una aplicaci´on para ser usada en un laboratorio ecocardiogr´afico que comprime y almacena de forma eficiente el ecocardiograma y adem´as, permite la visualizaci´on y diagn´ostico de las pruebas. A continuaci´on describir´e de forma m´as detalladas cuales son las principales funcionalidades de la aplicaci´on: •Facilitar la visualizaci´on de im´agenes DICOM e im´agenes comprimidas con JPEG. •Comprimir las im´agenes con el formato propuesto para aparatos de distintos fabricantes sin variar ninguno de los par´ametros de configuraci´on y tambi´en se facilitar´a una forma sencilla de variaci´on de diferentes par´ametros de configuraci´on en el caso de que el resultado con un nuevo aparato no sea el deseado. •Realizar medidas sobre las im´agenes visualizadas, as´ı como la posibilidad de guardar las pruebas con estas nuevas medidas. •Detectar autom´aticamente si el ecocardiograma contiene informaci´on relevante en color, en funci´on de esto se realizar´a la compresi´on usando el algoritmo SPIHT color o blanco y negro. •Permitir al usuario seleccionar la calidad que desea en la imagen comprimida en funci´on del compromiso calidad-compresi´on que desee en cada caso adem´as, tambi´en se podr´a buscar marcadores adicionales a las partes de ultrasonido que ser´an tratados como imagen. •Posibilitar la modificaci´on de la informaci´on contenida en los bloques de texto, a˜nadir nuevos bloques o eliminar los no deseados antes de proceder a guardar la prueba. •Abrir, visualizar y modificar en cualquier momento las im´agenes guardadas previamente con el programa implementado. 1.3 Organizaci´on de la memoria La memoria est´a estructurada de la siguiente manera: •Cap´ıtulo 1: Introducci´on. En este cap´ıtulo se realiza una breve descripci´on del concepto ecocardiograma as´ı como una descripci´on del punto de partida y los objetivos que que persigue este proyecto. •Cap´ıtulo 2: Materiales y m´etodos. Se describen los distintos tipos de im´agenes ecocardiogr´aficas, las ´areas contenidas en la prueba y como deben ser segmentados. Cap´ıtulo 1. Introducci´on y Objetivos 5 Adem´as, tambi´en se describe el modelo de compresi´on y almacenamiento del que se parte. •Cap´ıtulo 3: Segmentaci´on. Este cap´ıtulo describe de forma detallada la implementaci´on de la segmentaci´on autom´atica de las distintas ´areas de la prueba. •Cap´ıtulo 4: Aplicaci´on. En este cap´ıtulo se incluye una descripci´on del funcionamiento de la aplicaci´on dise˜nada as´ı como del interfaz.. •Cap´ıtulo 5: Resultados y discusi´on. Resultados del algoritmo de compresi´on, pruebas de compresi´on con im´agenes previamente comprimidas y mejoras sobre otras formas de compresi´on. •Cap´ıtulo 6: Conclusiones y futuras l´ıneas de trabajo. ´ Ultimo cap´ıtulo de la memoria principal que contiene las conclusiones obtenidas en la realizaci´on del trabajo y l´ıneas futuras de investigaci´on. El contenido de los anexos incluidos es el siguiente: •En el anexo A se describe el algoritmo SPIHT. •En el anexo B se incluye una breve descripci´on del formato DICOM. •En el anexo C se describen las caracter´ısticas y utilidad diagnostica de cada uno de los modos estudiados. •En el anexo D se explica de forma general el funcionamiento de un reconocedor ´optico de car´acteres. •El anexo E contiene un manual de uso de la aplicaci´on en el que se explican de forma completa sus distintas funciones y herramientas. Cap´ıtulo 2 Materiales y m´etodos En este cap´ıtulo se analizan las caracter´ısticas propias de los distintos tipos de ecocardiograf´ıas existentes y se identifican y explican las distintas ´areas en las que se divide cada prueba. Adem´as se explica de forma detallada la compresi´on y almacenamiento que se va a utilizar y que proviene de la propuesta [8]. 2.1 Caracter´ısticas de los ecocardiogramas De forma general, podemos dividir las pruebas ecocardiogr´aficas en dos grandes grupos acorde a las diferentes caracter´ısticas que presentan en su representaci´on. Estos dos grandes grupos son: los modos 2D y los modos de barrido. A continuaci´on se describen de forma breve los dos grupos y sus caracter´ısticas mas relevantes. Los modos 2D son, por ejemplo, los modos B, Figura 2.1(a), Doppler color, Figura 2.1(b), y Doppler tisular, Figura 2.1(c). En ellos, la parte central de la imagen contiene el ultrasonido, que puede incluir una parte de color, como ocurre en el Doppler color o Doppler Tisular. Los modos 2D no incluyen ninguna otra imagen auxiliar con ultrasonidos. En cuanto a los modos de barrido son, por ejemplo, los modos M, Figura 2.2(a), Doppler continuo/pulsado, Figura 2.2(b), y modo Doppler tisular pulsado, Figura 2.2(c). En estos modos, de forma general, se incluye un ultrasonido consistente en un barrido que puede contener informaci´on tanto en blanco y negro como en color, tal como ocurre en el caso del modo Doppler tisular pulsado. En la mayor´ıa de los casos estudiados se incluye adem´as una imagen de ultrasonido auxiliar que se sit´ua sobre el ultrasonido principal. El ultrasonido auxiliar corresponde a una imagen perteneciente a uno de los modos 2D, para tener una referencia del corte que se est´a utilizando para la representaci´on del modo de barrido y as´ı ayudar a la interpretaci´on de la prueba. En el anexo C C se describen de forma m´as detallada los distintos modos que componen cada uno de los grupos. Adem´as de la divisi´on por modos, debemos tener en cuenta las distintas ´areas en las que se divide cada prueba. De nuevo, podemos englobar estas ´areas en tres grandes grupos: ultrasonido, zonas auxiliares y bloques de texto. Para identificar 7 82.1. Caracter´ısticas de los ecocardiogramas (a) Modo B. (Siemmens) (b) Modo Doppler Color.(Siemmens) (c) Modo Doppler Tisular. (Agilent) Figura 2.1: Modos 2D. Entre par´entesis se indica el fabricante del ec´ografo con el que se ha capturado la prueba. las caracter´ısticas comunes de cada ´area para los distintos aparatos se ha analizado un banco de datos con im´agenes pertenecientes a los principales fabricantes. En las siguientes secciones realizaremos una descripci´on de los distintos grupos y cuales son las caracter´ısticas comunes que se han extra´ıdo del banco de im´agenes y que nos llevan a incluir cada ´area en una de estas tres categor´ıas. 2.1.1 Ultrasonido A esta ´area pertenece la parte de la imagen que contiene la informaci´on diagn´ostica m´as relevante de la prueba, que puede variar dependiendo de la categor´ıa a la que pertenezca la prueba: modos 2D o modos de barrido. •Modos 2D: En este caso el ultrasonido ocupa pr´acticamente toda la pantalla, ver Figura 2.3(a). En el entorno o incluso el interior del ultrasonido se incluyen tambi´en otras zonas auxiliares y datos. Cap´ıtulo 2. Materiales y m´etodos 9 (a) Modo M. (Philips) (b) Modo Doppler continuo. (Philips) (c) Modo Doppler Tisular pulsado. (Agilent) Figura 2.2: Modos de barrido. Entre par´entesis se indica el fabricante del ec´ografo con el que se ha capturado la prueba. •Modos de Barrido: En el modo de barrido el ultrasonido se encuentra localizado en una ventana rectangular que ocupa la mitad inferior de la imagen, ver Figura 2.3(b). Esta forma es la m´as habitual de encontrarlo, aunque en aparatos antiguos puede llegar a ocupar gran parte de la pantalla. 2.1.2 Zonas auxiliares Adem´as de la parte del ultrasonido, en la imagen existen otras zonas auxiliares que son necesarias para la correcta interpretaci´on del ecocardiograma,ver Figura 2.4. Estas zonas dependen del fabricante del aparato y del modo mostrado, pero de forma general podemos dividirlas en tres clases: ultrasonidos auxiliares, escalas de luminosidad o color y figuras auxiliares. •Ultrasonidos auxiliares: Pertenecen al modo 2D correspondiente al modo de barrido 10 2.1. Caracter´ısticas de los ecocardiogramas (a) Ultrasonido Modos 2D. (b) Ultrasonido Modos de barrido. Figura 2.3: ´ Areas de ultrasonido. representado. En cuanto a su localizaci´on, el ultrasonido auxiliar se coloca en la parte superior de la imagen, sobre la imagen del ultrasonido principal, como podemos ver en la Figura 2.4 con la etiqueta de ultrasonido auxiliar. •Escalas de luminosidad o color: Las pruebas incluyen un marcador de contraste para la interpretaci´on correcta de la informaci´on. En las pruebas que contengan informaci´on en color se a˜nade otro marcador adicional con la gama de colores y su significado. Las escalas de color aparecen en la parte superior de la imagen tanto en el margen derecho como en el izquierdo. •Figuras auxiliares: Algunos fabricantes incluyen adicionalmente alg´un tipo de marcador o figura que sustituye parte de la informaci´on. Como vemos en la Figura 2.4 bajo el nombre de otros auxiliares. Figura 2.4: Im´agenes auxiliares en un modo Doppler pulsado de un dispositivo Philips Cap´ıtulo 2. Materiales y m´etodos 11 2.1.3 Bloques de texto Por ´ultimo, en el ecocardiograma aparece una gran cantidad de texto en formato imagen. Como podemos ver en cualquiera de la im´agenes previamente mostradas, ver por ejemplo la Figura 2.2, estos bloques de texto pueden incluir informaci´on relativa a los par´ametros con los que se realiz´o la prueba, as´ı como medidas realizadas sobre la misma. As´ı pues, es necesario conservar toda esa informaci´on durante la compresi´on. En cuanto a su localizaci´on y caracter´ısticas, solo podemos asumir como caracter´ıstica com´un de los bloques de texto, que siempre aparece una cabecera en la parte superior de la imagen y que en todos los textos la luminosidad de sus pixels tiene una diferencia suficiente con el fondo de la imagen, permitiendo as´ı que el texto pueda ser le´ıdo con facilidad. Por lo dem´as, los bloques de texto pueden aparecer en cualquier punto de la imagen, incluso ocultando parte de la informaci´on del ultrasonido, en el caso de las medidas. 2.2 Compresi´on y almacenamiento 2.2.1 Compresi´on En esta secci´on procederemos a hacer una descripci´on del modelo de codificaci´on utilizado para cada ´area de las pruebas y realizar una descripci´on del contenedor que se utiliza para almacenar la imagen. El dise˜no del contenedor ya fue realizado en el articulo [8], al igual que la compresi´on y apenas se han realizado variaciones en su estructura. ´ Areas Componentes Codificaci´on Im´agenes sin color Y SPIHT Im´agenes con color Y Cb Cr SPIHT COLOR Datos - ASCII Tabla 2.1: Resumen de las compresiones por ´areas utilizadas. Como vemos en la Tabla 2.1 debemos utilizar un codificador distinto si la imagen contiene informaci´on relevante en color o no. Para comprobar si la imagen contiene informaci´on relevante en color, se analiza si existe una escala de color como las descritas en la secci´on anterior. En el caso de existir, utilizaremos el codificador para im´agenes en color codecolr, y en caso contrario el codificador usado ser´a codetree. Estos codificadores, se han descargado de la pagina web [10] y corresponden a una implementaci´on del algoritmo SPIHT creada por Amir Said y William A. Pearlman [3]. Existen dos modificaciones con respecto a la codificaci´on descrita en el articulo [8]. La primera es que el codificador usado para im´agenes en color comprime todas las componentes de la imagen sobre un mismo fichero y no independientemente, y la segunda, 12 2.2. Compresi´on y almacenamiento que si se decide que la imagen contiene informaci´on relevante en color, toda la prueba ir´a codificada de esta forma. Otra importante precauci´on a tener en cuenta al tratar con algoritmos de codificaci´on SPIHT es que est´an dise˜nados para tratar con im´agenes de gran tama˜no y no aceptan como entrada im´agenes inferiores a un determinado umbral por lo que alg´un caso deberemos ampliar el tama˜no de algunas im´agenes auxiliares con pixels en negro. 2.2.2 Almacenamiento El almacenamiento de la prueba se lleva a cabo en un contenedor compatible con el formato de DICOM. Podemos dividir la estructura del contenedor en 5 partes: la cabecera DICOM, la cabecera de compresi´on, el ultrasonido, los auxiliares y los datos, tal y como se muestra en la Tabla 2.2. Campos Obligatorio Tama˜no (bytes) Cabecera DICOM S´ı 2+Variable Cabecera S´ı 1 Ultrasonido S´ı 7+imagen Auxiliares No (6+imagen)x noim´agenes Datos No (4+datos)x nobloques Tabla 2.2: Estructura del contenedor. El primer campo del contenedor corresponde a la cabecera DICOM. Todas las pruebas almacenadas en DICOM contienen una cabecera con informaci´on de la prueba y el paciente. En el Anexo B se explica su contenido de forma m´as detallada. La cabecera contiene la informaci´on necesaria para la correcta reconstrucci´on de la imagen. Se incluyen tres campos, tal y como se muestra en la Tabla 2.2. El primer campo se corresponde con la calidad de la compresi´on, definiendo con los 4 bits disponibles 16 calidades distintas desde 0.1 a 1.6 bits por pixel. Inicialmente, estos bits conten´ıan informaci´on del aparato con el que se realiz´o la prueba, pero esta informaci´on ya esta contenida en la cabecera DICOM. El segundo campo es de un solo bit este bit, vale 1 si la informaci´on es en color o a 0 si es en blanco y negro. En el ´ultimo campo se indica el n´umero de zonas auxiliares y su longitud es de 4 bits. As´ı la longitud total de la cabecera es de un byte. Modelo Color Zonas auxiliares (4bits) (1 bit) (3 bits) Tabla 2.3: Cabecera. Por ´ultimo, se a˜naden los campos que corresponden a la codificaci´on de los tres tipos de ´area, ultrasonido, im´agenes auxiliares y los bloques de datos. Ver Tabla 2.4. Cap´ıtulo 2. Materiales y m´etodos 13 •Ultrasonido: solo se puede incluir un ultrasonido por contenedor, donde ultrasonido se entiende como la parte principal de la prueba m´edica. En su cabecera se incluyen: el punto inicial, la longitud en l´ıneas y columnas y, por ´ultimo, la longitud de la imagen comprimida en bytes. •Auxiliares: hay tantas como se indican en el campo Zonas auxiliares de la cabecera. En la cabecera de cada uno de los auxiliares, se incluyen los mismos campos que en el ultrasonido, salvo que al ser de menor tama˜no se reservaran menos bits. •Bloques de datos: corresponde a cada uno de los bloques de datos obtenidos durante la segmentaci´on. En la cabecera aparecer´a la posici´on inicial y la longitud en bytes. ´ Areas Xo Yo xdim ydim L bytes Ultrasonido 8 bits 8 bits 10 bits 10 bits 20 bits Auxiliares 8 bits 8 bits 8 bits 8 bits 16 bits Datos 10 bits 10 bits - - 12 bits Tabla 2.4: Cabeceras de las im´agenes y bloques de datos. 20 3.5. Identificaci´on de ultrasonido e im´agenes auxiliares Figura 3.5: Adaptaci´on de texto sobre cuadro blanco transformaremos a formato texto y lo almacenaremos en un fichero “txt” utilizando un reconocedor ´optico de car´acteres, Anexo (OCR) D. En nuestro caso, usamos una versi´on freeware llamada GOCR [11]. 3.5 Identificaci´on de ultrasonido e im´agenes auxiliares En esta fase partimos de una imagen de la que hemos eliminado, tanto las escalas de color y contraste como el resto de auxiliares que puedan aparecer y los textos. Trataremos de extraer las im´agenes de ultrasonido, una en el caso de los modos 2D, y ultrasonido m´as auxiliar en el caso de los modos de barrido. En la Figura 3.6 se muestra una imagen de la que hemos eliminado las escalas de color y los bloques de texto dej´andola tal y como la tenemos al inicio de este bloque. Figura 3.6: Parte de ultrasonido de la imagen El siguiente paso es aplicar un filtro de borde para delimitar claramente los bordes de las partes de ultrasonido. Para ello, se comprob´o el funcionamiento de funciones de extracci´on de contorno implementadas en Matlab como edge y haciendo uso de los distintos tipos existentes de filtros de borde: filtro de Sobel, filtro de Canny, Lapplace, Prewitt y otros. Pero la obtenci´on de los mejores resultados en la extracci´on de los ultrasonidos, se logr´o finalmente, despu´es de muchas pruebas, de una forma mucho m´as sencilla. Si nos fijamos en varios ultrasonidos podemos observar que una caracter´ıstica Cap´ıtulo 3. Segmentaci´on 21 com´un es la r´apida variaci´on del tono de los pixel. En muy pocos casos se mantiene el mismo tono de pixel durante varios puntos de la imagen, es similar al efecto que introduce un ruido blanco gausiano. Este efecto aparece incluso en los modos mas homog´eneos como son los modos Doppler pulsado y continuo. Por lo tanto, bastar´a con eliminar la parte de la imagen que no tiene variaci´on con respecto a los pixels adyacentes o tambi´en si su variaci´on horizontal-vertical es igual, podemos llevarlo a cabo de manera sencilla con un filtro b´asico de Sobel [12]. El algoritmo utilizado, proporciona el mejor resultado de todas las combinaciones probadas, sobretodo en el caso de la existencia de cuadros de color sobrepuestos al ultrasonido. Se trata de una sencilla variaci´on de un algoritmo de extracci´on de bordes. En el algoritmo de borde est´andar se define un umbral para el valor de la convoluci´on, y a partir de ese valor se acepta que un pixel es un borde, el proceso se realiza para bordes verticales y horizontales. En nuestro algoritmo, sin embargo, nos interesa que la variaci´on del borde vertical sea distinta a la del borde horizontal. Adem´as, al final de la funci´on se a˜naden varios filtros para disminuir el nivel de ruido. Primero se eliminan bloques conexos de pixels si son menores de 8 pixels, a continuaci´on se cre´o un filtro para eliminar zonas de reducido tama˜no. El orden de ese filtro es configurable aunque por defecto se fijo en tres pixels. El mejor resultado para este filtro se obtuvo al usar un filtro de diamante. Por ´ultimo, se vuelve a eliminar los bloques con conectividad menor que 8. En la Figura 3.7(a) vemos el resultado de aplicar la funci´on de borde y en la Figura 3.7(b) tras el bloque de filtrado incluido en la funci´on. En este caso al estar la imagen pr´acticamente limpia, no supondr´a un gran cambio, pero si lo es en algunas ocasiones en las que exista algo de compresi´on previa o cuadros que contengan texto se encuentran mezclados con los ultrasonidos. (a) Pre-filtrado (b) Post-filtrado. Figura 3.7: Delimitaci´on de los bordes del ultrasonido. El ´ultimo paso en este bloque, es decidir si se trata de un modo 2D o un modo de barrido. Para ello se busca si existe la l´ınea de separaci´on entre modos. Esta b´usqueda sirve, tanto para separar el ultrasonido del auxiliar, como para determinar si se trata de 22 3.6. Compensaci´on y soluci´on de posibles errores Figura 3.8: Localizaci´on de las zonas de ultrasonido un modo de barrido o de un modo 2D. Una vez realizado este punto se han dise˜nado 2 funciones de recorte. Una para los modos 2D y el ultrasonido auxiliar de los modos de barrido y otro para el ultrasonido de los modos de barrido. En la Figura 3.8 podemos ver un ejemplo de este proceso. 3.6 Compensaci´on y soluci´on de posibles errores Se observ´o que en alguna de las im´agenes de las que se dispon´ıa parte del ultrasonido, como por ejemplo los marcadores de las medidas, eran interpretados err´oneamente como texto. En este punto se corrigen todos los posibles fallos debidos a los bloques de texto err´oneos, que adem´as, al estar dentro del ultrasonido, conllevan p´erdida de informaci´on significativa. En este punto conocemos la posici´on exacta de los ultrasonidos, as´ı que sabemos que bloques de texto se encuentran en el interior del ultrasonido principal, teniendo en cuenta esta informaci´on, antes de incluirlos como bloques de texto aquellos que est´an dentro del ultrasonido comprobaremos determinados factores. •Lo primero es la verificaci´on del n´umero de veces que aparece el car´acter guion bajo que en nuestro reconocedor de caracteres se corresponde con un car´acter desconocido. Si ese car´acter aparece en al menos una cuarta parte de los car´acteres del bloque y adem´as es un bloque mayor de 4 car´acteres, ser´a desechado. •Si el bloque es menor o igual a 4 car´acteres y uno de los car´acteres se corresponde con “+” o “x” que son los mayoritariamente usados como marcadores tambi´en se desechan. •El ´ultimo criterio de eliminaci´on es que en un bloque menor de 6 car´acteres aparezca un marcador y un car´acter no reconocido. Cap´ıtulo 4 Aplicaci´on En este proyecto se ha desarrollado una aplicaci´on capaz de realizar la compresi´on de im´agenes DICOM con los par´ametros de calidad deseados. Ademas la aplicaci´on tambi´en nos permite la visualizaci´on de las im´agenes previamente comprimidas usando el nuevo formato. Adicionalmente a estas funcionalidades, se ha dotado a la aplicaci´on de herramientas capaces de modificar el resultado de la compresi´on realizada y realizar nuevas medidas para ayudar al diagn´ostico e interpretaci´on de la prueba. Las funcionalidades y manejo de la aplicaci´on se describen de forma completa en el Anexo E que contiene un manual de la aplicaci´on. Este cap´ıtulo se centra en la descripci´on de como funciona la aplicaci´on, dividi´endola en sus funcionalidades b´asicas, que son la compresi´on, visualizaci´on, modificaci´on y realizaci´on de medidas. 4.1 Visualizaci´on Al lanzar la aplicaci´on nos encontraremos con una ventana como la mostrada en la Figura 4.1, para iniciar el tratamiento de la prueba lo primero que se debe hacer es abrir la prueba que se desea analizar y mostrarla por pantalla. Por tanto, la primera funcionalidades de la aplicaci´on es la visualizaci´on de las pruebas. La aplicaci´on dise˜nada permite la visualizaci´on de las pruebas tanto si est´an guardadas en formato DICOM como si se encuentran en el formato dise˜nado. Pero la forma de visualizar las pruebas de cada uno de los formatos es diferente. En el caso de la imagen DICOM solo debemos extraer la cabecera con el comando de Matlab “dicominfo” y extraer el contenido de la prueba en un formato f´acil de representar con la funci´on “dcm2pnm” [13]. En el caso de abrir una prueba en el formato dise˜nado, la visualizaci´on es mucho m´as compleja ya que se debe reconstruir la imagen. Este proceso se explica de forma mas detallada en el siguiente apartado. 23 24 4.1. Visualizaci´on Figura 4.1: Interfaz de compresi´on 4.1.1 Reconstrucci´on de la imagen a partir de una imagen comprimida El proceso de reconstrucci´on de la imagen se divide en dos partes, la extracci´on de los datos del contenedor y la creaci´on de la imagen. En la fase de extracci´on de datos, teniendo siempre en mente el contenedor que se defini´o en el apartado 2.4, debemos extraer debidamente toda la informaci´on que contiene la cabecera, para poder realizar correctamente la reconstrucci´on de la imagen. Dado que debemos extraer numerosos datos, se realiza un listado que nos facilite su descripci´on y utilidad: •Dimensiones de la imagen: esta informaci´on se extrae de la cabecera DICOM, todas las pruebas DICOM contienen en su cabecera dos campos llamados: Width yHeigth que contienen las dimensiones de la imagen, as´ı que la extracci´on de estos es el primer paso. •Calidad de la compresi´on: es necesario saber cual es la calidad con la que se ha comprimido la prueba. Esta informaci´on est´a contenida en los cuatro primeros bits de la cabecera, en el modelo inicial he definido 16 calidades de compresi´on, desde 0000, 0.1 bits por pixel, hasta 1111, 1.6 bits por pixels, con un aumento de 0.1 bits por pixel en cada nivel. •Color: es necesario conocer si existe informaci´on significativa de color tanto para elegir el descompresor adecuado como para la reconstrucci´on de la imagen. esta informaci´on est´a contenida en el cuarto bit de la cabecera. •N´umero de im´agenes auxiliares: este par´ametro es fundamental para saber hasta donde contin´uan los bits del contenedor pertenecientes a la parte de imagen y Cap´ıtulo 4. Aplicaci´on 25 empiezan los que pertenecen a bloques de datos, est´a contenido en los ´ultimos 3 bits de la cabecera. Una vez conocidos los par´ametros, se lee la cabecera del ultrasonido y se extraen de los ´ultimos 20 bits de esta cuanto ocupa el ultrasonido par almacenar su contenido. Se repite el proceso realizado para el ultrasonido con todos los auxiliares, tantos como se nos indica en la variable n´umero de auxiliares. La ´unica diferencia en este caso es la longitud de la cabecera ya que en este caso la longitud est´a contenida en los ´ultimos 16 bits. El ´ultimo paso consiste en extraer los bloques de texto, observamos en los ´ultimos bits de la cabecera de datos la longitud del campo y se va leyendo hasta el final del contenedor. Una vez disponemos de toda la informaci´on necesaria, podemos proceder a la reconstrucci´on de la imagen. El primer paso, es la creaci´on de una imagen de fondo, para lo que se crea una matriz nula con las dimensiones de la imagen obtenidas en el punto anterior. En el caso de que la imagen est´e en color, se crea un array de 3 matrices de fondo. Una vez realizado este paso, se descomprimen las im´agenes. Para descomprimir, al igual que para comprimir, debemos diferenciar entre im´agenes en escala de grises e im´agenes en color. De nuevo al igual que en la compresi´on disponemos de dos funciones de descompresi´on: decdtree, para im´agenes en escala de grises, y decdcolr, para im´agenes en color. Una vez disponemos de las im´agenes descomprimidas se superponen a la imagen de fondo. Otra consideraci´on muy importante que se debe tener en cuenta es que si hay im´agenes peque˜nas que han tenido que ser aumentadas a˜nadiendo pixels en negro ahora debemos eliminarlos. Este proceso es muy sencillo ya que las dimensiones almacenadas para cada auxiliar son las originales y no las aumentadas, por lo que basta con quedarse con esa parte de la imagen. Por ´ultimo una vez reconstruida la imagen se deben a˜nadir los bloques de texto en las posiciones que se indica en su cabecera. Al final del proceso se obtiene una imagen como la mostrada en la Figura 4.2. 4.2 Compresi´on y modificaci´on La funci´on mas destacable de esta aplicaci´on es, la compresi´on de im´agenes DICOM con el nuevo formato dise˜nado. El proceso de codificaci´on de la imagen comienza con la visualizaci´on de la imagen DICOM como se describe en la secci´on anterior, pero en esta ocasi´on no solo se representa sino que se segmenta y comprime. Para facilitar el seguimiento del proceso de compresi´on de una imagen, desde que se selecciona la prueba DICOM a comprimir hasta la obtenci´on de la imagen comprimida sobre la que se pueden hacer modificaciones, podemos ver un esquema del proceso en el diagrama representado en la Figura 4.3. 26 4.2. Compresi´on y modificaci´on Figura 4.2: Imagen comprimida reconstruida en muy alta calidad Figura 4.3: Esquema de la codificaci´on y modificaci´on Cap´ıtulo 4. Aplicaci´on 27 A continuaci´on se desarrolla una breve descripci´on del proceso siguiendo el esquema antes presentado. Al igual que en la visualizaci´on lo primero que debemos hacer es extraer la imagen y la cabecera del contenedor DICOM siguiendo el mismo proceso que la secci´on de visualizaci´on. Una vez en este punto podemos realizar la segmentaci´on y compresi´on de la imagen, tal como se describe en los cap´ıtulos 2 y 3 del proyecto, el interfaz nos permite, adem´as, variar la calidad de la imagen deseada y cargar una nueva configuraci´on. Como ya hemos explicado, la configuraci´on por defecto funciona para todas las im´agenes contenidas en nuestro banco de pruebas, pero aun as´ı se da la posibilidad de cargar nuevos par´ametros. Una vez finalizado este proceso se dispone ya de la imagen comprimida, esto, junto a la cabecera DICOM es todo lo que necesitamos para almacenar la prueba de acuerdo al nuevo formato. Una vez disponemos de la imagen comprimida, se visualiza por pantalla, si los resultados no son los deseados, o queremos variar la calidad de la prueba o a˜nadir nueva informaci´on. Podremos pulsar en el bot´on comprimir que lanza una herramienta que permite realizar modificaciones en los bloques de texto y la calidad de la prueba. Para realizar las modificaciones nos servimos del formato de la compresi´on, ya que ahora podemos modificar cada ´area de la imagen por separado sin alterar el resto de la prueba, por ejemplo, cada bloque de texto no es m´as que un conjunto de bytes que representan car´acteres ASCII. La ´unica precauci´on que debemos tener es que cualquier modificaci´on que realicemos sobre los bloques de texto se debe reflejar en su cabecera. En la Figura 4.4 podemos ver la ventana de la herramienta de modificaci´on. Figura 4.4: Herramienta de modificaci´on 28 4.3. Medidas 4.3 Medidas Para facilitar el an´alisis de las pruebas se ha implementado una herramienta que permita realizar las medidas mas comunes sobre las im´agenes, Figura 4.5. Despu´es podemos guardar la imagen con la nuevas medidas a˜nadidas, tanto en DICOM como comprimida. Las medidas se realizan por norma general sobre los modos de barrido. Pero las medidas que se realizan sobre el modo M son distintas a las que se realizan en los modos Doppler. En la aplicaci´on se puede seleccionar que tipo de medidas se desea realizar. Con esta herramienta conseguimos mejorar en gran medida la capacidad de diagn´ostico de la prueba m´edica, ya que los m´edicos pueden realizar medidas incluso despu´es de haber realizado al prueba. Figura 4.5: Herramienta de medida Cap´ıtulo 5 Resultados y discusi´on En este cap´ıtulo se describe la base de datos de pruebas ecocardiogr´aficas en formato DICOM que se han utilizado en este proyecto, tanto para analizar las caracter´ısticas de los ecocardiogramas como para analizar la aplicaci´on propuesta. Adem´as, en este cap´ıtulo se presentan los resultados de la segmentaci´on y de la compresi´on, compar´andose los resultados de la compresi´on con los obtenidos usando el compresor incluido en el est´andar DICOM, JPEG. 5.1 Base de datos La obtenci´on de pruebas m´edicas DICOM pertenecientes a pruebas ecocardiogr´aficas no es sencilla. Las im´agenes contienen informaci´on confidencial del paciente por lo que se necesita permiso para su extracci´on de los hospitales o centros m´edicos. Gracias a la colaboraci´on con el departamento de ecocardiolog´ıa del Hospital Cl´ınico Universitario “Lozano Blesa”, Zaragoza, hemos tenido acceso limitado a pruebas ecocardiogr´aficas capturadas con ec´ografos pertenecientes a dos fabricantes, Siemmens y Philips, que disponen en el departamento. Posteriormente se adquirieron m´as pruebas pertenecientes a otros dispositivos como un modelo anterior de Siemmens y otro modelo de Agilent, proporcionadas por los propios fabricantes, por lo que las pruebas disponibles no son muy numerosas. El n´umero total de im´agenes es de 38. En la Tabla 5.1 se muestras los aparatos y n´umero de im´agenes incluidos en el estudio. 5.2 Resultados de la segmentaci´on Como ya he comentado, se ha realizado la segmentaci´on y la reconstrucci´on para todas las im´agenes de la base de datos, obteni´endose un resultado satisfactorio para todas ellas. Si bien es cierto que en ocasiones pueden aparecer errores puntuales en la digitalizaci´on y reconstrucci´on de algunos car´acteres en los bloques de texto, debidos a la poca solidez del OCR utilizado. Estos errores no impiden en ning´un momento la 29 36 5.3. Resultados de la compresi´on im´agenes Philips con unas dimensiones de 800x564, las im´agenes de los dem´as aparatos tienen un tama˜no mucho menor. Esto es debido en parte a que cuanto mayor es la imagen menor es la importancia relativa del espacio que ocupan las cabeceras y bloques de datos introducidos por el nuevo modelo de compresi´on y que antes no exist´ıan. Adem´as otro de los motivos para que la compresi´on ofrezca mejores resultados para las im´agenes del los aparatos Siemmens SC2000 y Philips Envisor, es que si observamos las im´agenes de estos aparatos vemos que el fondo de la imagen presenta distintas zonas en distintos colores. Estos fondos no se incluyen en la imagen comprimida ya que no incluyen informaci´on m´edica relevante, as´ı que al eliminar de la compresi´on toda esta informaci´on en color y los contrastes que origina, se aumenta el CR obtenido sin disminuir la calidad. En el modo Doppler color el que el CR para la imagen de Philips llega incluso a mejorar el obtenido para la imagen Siemmens. Esto es debido a que en las im´agenes Philips del modo Doppler color de las que disponemos el color ha sido codificado en 16 bits y durante la compresi´on se reduce a un formato est´andar de 8 bits. A continuaci´on compararemos el nuevo modo de compresi´on con el compresor soportado por el est´andar DICOM, JPEG. Para realizar la comparativa, se seleccionan varias im´agenes de distintos modos para cada aparato. Para la comparaci´on, se va a trabajar con un PSNR de unos 35 dB y se ha comparado los ratios de compresi´on obtenidos para ambas t´ecnicas. En la Tabla 5.2 podemos ver los resultados de la comparativa. EC´ OGRAFO MODO PSNR PSNR JPEG CR CR JPEG M 36,00 35,50 4,25 4,20 SIEMMENS B 35,24 36,21 10,15 8,89 ACUSON DP/DC 36,44 36,06 8,91 4,45 (576x456) DTP 34,65 34,64 5,39 4,90 D.COLOR 36,33 36,17 14,31 12,45 AGILENT DP/DC 36,00 36,00 3,77 3,67 SONOS DTP 35,12 34,9 5,02 1,77 (600x430) DT 36,92 36,95 16,62 14,05 M 34,54 34,35 8,15 7,18 PHILIPS B 34,42 35,05 31,89 17,76 ENVISOR D.COLOR 34,52 34,58 90,96 46,95 (800x564) DP/DC 34,35 34,64 29,99 14,10 M 34,70 34,74 18,08 18,30 SIEMMENS B 37,85 36,88 100,54 54,80 SC2000 D.COLOR 35,88 35,15 61,81 39,47 (1024x768) DP/DC 36,18 36,45 52,03 24,63 Tabla 5.2: PSNR y CR para el m´etodo de compresi´on propuesto y JPEG Como vemos la compresi´on es al menos tan buena como la ofrecida por JPEG, dependiendo del caso la mejora puede incluso llegar a ser muy significativa. Al igual que en el apartado anterior vemos una clara mejora a medida que el tama˜no de la imagen Cap´ıtulo 5. Resultados y discusi´on 37 aumenta. En esta ocasi´on vemos claramente que el modo M es el que menor mejora presenta frente a JPEG mientras que los modos 2D suelen ofrecer mejores resultados. En el caso de los modos M los motivos de que los resultados no sean tan buenos como en el resto son dos: en primer lugar es el modo que mayor densidad de informaci´on contiene en la propia imagen de ultrasonido, como podemos observar al compararlo con los modos Doppler pulsado y continuo en la Figura 2.2 del cap´ıtulo 2. Y en segundo lugar la mayor´ıa de las im´agenes de las que disponemos tienen una gran cantidad de medidas sobre la prueba por lo que la cantidad de informaci´on que debe ser almacenada es ASCII es mayor. Cap´ıtulo 6 Conclusiones y l´ıneas futuras 6.1 Conlusiones Este proyecto ha significado para m´ı la familiarizaci´on con el tratamiento de im´agenes y el desarrollo de aplicaciones, temas con los que no tenia apenas experiencia. Adem´as, ha servido para mostrarme las posibilidades y mejoras que puede suponer la implantaci´on de nuevas tecnolog´ıas en el diagn´ostico e interpretaci´on de pruebas m´edicas. Como nuevas tecnolog´ıas tan aparentemente ajenas a la medicina, como la compresi´on de im´agenes, cobran importancia en nuestros d´ıas. En este proyecto se ha desarrollado una aplicaci´on, que integra el algoritmo de segmentaci´on dise˜nado y que ofrece una soluci´on compatible con DICOM para la compresi´on eficiente de im´agenes ecocardiogr´aficas, mejorando los resultados obtenidos con los compresores actualmente utilizados. La aplicaci´on permite abrir una ecocardiograf´ıa tomada desde cualquier ec´ografo y comprimirla de forma eficiente. Adem´as, debido a las caracter´ısticas del modelo de compresi´on permite realizar modificaciones de los datos contenidos en la imagen y la realizaci´on de medidas para ayudar al diagn´ostico y an´alisis de la prueba. Otra de las grandes ventajas de este algoritmo es que se respeta la estructura de un contenedor DICOM, por lo que con un conjunto de librer´ıas cualquier aparato o software que opere con im´agenes DICOM podr´ıa f´acilmente adaptarse para operar con pruebas almacenadas en el formato descrito, ahorrando as´ı espacio de almacenamiento. 6.2 L´ıneas de futuro Como valoraci´on final del trabajo llevado a cabo a lo largo del proyecto, se considera ´este, m´as que como un trabajo completo en s´ı solo, como una parte de una l´ınea de investigaci´on acerca de la codificaci´on de ecocardiograf´ıas. Teniendo como partida la aplicaci´on desarrollada en este proyecto se sugieren las siguientes l´ıneas futuras: 39 40 6.2. L´ıneas de futuro •La principal fuente de errores del algoritmo actual es sin lugar a dudas la digitalizaci´on de los datos. Esto se debe en gran medida a que se usa un OCR freeware que pese a ser el que mejores resultados ofrece de los probados, presenta muchas limitaciones. Utilizando un OCR mas robusto o creando un OCR espec´ıfico integrado en el algoritmo se podr´ıa mejorar la calidad de la digitalizaci´on. •De generalizarse el uso de este modelo de compresi´on, el formato de compresi´on y almacenamiento podr´ıa incluirse en los ec´ografos. Los ec´ografos podr´ıan segmentar las im´agenes y dar los campos de texto exactos, por lo que el proceso ser´ıa mucho m´as sencillo y sin ning´un tipo de distorsi´on. •Una posible l´ınea de continuaci´on que se propone es expandir la aplicaci´on dise˜nada a otros tipos de pruebas m´edicas. Durante el periodo de documentaci´on, se observ´o que las pruebas ecograf´ıcas correspondientes al embarazo presentan gran similitudes con las caracter´ısticas de los modos 2D. Probablemente, sin ninguna modificaci´on, este tipo de imagen podr´ıan ser tratados directamente con la aplicaci´on actual. En este proyecto no se ha abarcado el uso de otros tipos de ecocardiograf´ıas por no disponer de suficientes pruebas para realizar un estudio apropiado. •El algoritmo de segmentaci´on podr´ıa ser adaptado en el caso en el que se tuviese una secuencia de im´agenes que representen uno o varios ciclos card´ıacos de los modos 2D, ya que en este caso se podr´ıan detectar las zonas de la imagen que son invariantes a lo largo de las im´agenes, que corresponden a la zona de ultrasonido, y las que no son invariantes, que corresponden a las zonas auxiliares y al texto. Por lo tanto, ser´ıa m´as sencillo diferenciar las diferentes zonas, ahorrando as´ı complejidad computacional. Bibliograf´ıa [1] Kevin F.Fox Frank A.Flachskampf Patrizio Lancellotti Albert Varga Rosa Sicari Arturo Evangelista Petros Nihoyannopoulos Jose L.Zamorano Bogdan A.Popescu, Mar´ıa J.Andrade. European association of echocardiography recommendations for taining, competence, and quality impovement in echocardiography. 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