Processamento digital de imagens de ultrassonografia em animais vivos
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Data
2012
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Resumo
Em ciência animal há a necessidade de se conhecer in vivo a composição
corporal das diferentes espécies. Tendo este pressuposto como ponto de partida e
com base em trabalho em desenvolvimento em ciência animal, os departamentos de
Zootecnia e de Engenharia Electrotecnia e Computadores da UTAD uniram esforços
com o propósito de desenvolver uma metodologia robusta de análise de imagens de
ultrassonografia em tempo real (UTR) que possa ser utilizada para monitorizar a
composição corporal de equinos.
Apesar da existência de um conjunto alargado de softwares de análise de
imagens, e de inspecção visual, é ainda deficiente a oferta destes sistemas para a
análise das imagens de UTR.
As imagens de UTR foram obtidas, ao nível lombar, em dez equinos da raça
garrano (290 ± 10 kg de peso vivo) com recurso a um equipamento Aloka SSD 500V
(Aloka, Tóquio, Japão) equipado com uma sonda de 5.0 MHz. Com base nestas
imagens foram desenvolvidas quatro metodologias, tendo como base a segmentação
das imagens. Uma metodologia de análise manual (“Inspecção Manual”), um método
de analise semi-automático (“Inspecção assistida”) e dois métodos automáticos
(Aproximação baseada em “Alfa-cuts”, e aproximação baseada em “Áreas”).
Para o desenvolvimento dos referidos métodos foi desenvolvida uma
aplicação em C++ para o processamento e análise das imagens de UTR obtidas. As
metodologias desenvolvidas permitem a detecção e estimação da espessura da
gordura subcutânea (GS) do animal através da análise das imagens.
Foi encontrada uma forte correlação entre os valores obtidos pelas quatro
metodologias desenvolvidas (entre 0,54 e 0,95; P<0,001). Foi também observada
proximidade entre as medidas de espessura da GS obtida a partir de todas as imagens
de UTR utilizadas, recorrendo aos 4 métodos em estudo (valores entre 2,98mm e
3,42mm).
Deste estudo resultou uma metodologia de análise de Imagens UTR, que
poderá vir a ser utilizada para monitorizar a composição corporal de equinos.
In animal science there is a demand for in vivo assessment of the body composition of different species. Taking this assumption as a starting point and based on work in progress in animal science, the departments of Animal Science and Electrical and Computer Engineering of UTAD joined forces aiming to develop a robust methodology for the analysis of real time ultrasound images (RTU) that can be used to accurately monitor the body composition of equine. Despite the existence of a broad range of software for image analysis and visual inspection, the supply of these systems for the analysis of RTU images is still underprovided. The RTU images were obtained, at the lumbar site, in ten garrano race horses (290 ± 10 kg body weight) using Aloka SSD 500V equipment (Aloka, Tokyo, Japan) equipped with a 5.0 MHz probe. Based on these images there were developed four methodologies, based on image segmentation were developed. A manual methodology ("Inspecção Manual"), a semi-automatic method (“Inspecção Assistida”) and two automatic methods (“Aproximação baseada em Alfa-cuts" and “Aprximação baseada em Áreas"). For the development of these methods, a C++ application to process and analysis the RTU images was developed. The proposed methodologies enable the detection and estimation of the thickness of subcutaneous fat (SF) of the animal through image analysis. A strong correlation was detected between values obtained by means of the four methods developed (between 0.54 and 0.95, P <0.001). A high proximity between the SF thickness measurements obtained from all the RTU images used, using the four methods on study (values between 2.98 mm to 3.42 mm), was also noticed. Our work provides a methodology for analyzing RTU images, which could be used to monitor the body composition of horses.
In animal science there is a demand for in vivo assessment of the body composition of different species. Taking this assumption as a starting point and based on work in progress in animal science, the departments of Animal Science and Electrical and Computer Engineering of UTAD joined forces aiming to develop a robust methodology for the analysis of real time ultrasound images (RTU) that can be used to accurately monitor the body composition of equine. Despite the existence of a broad range of software for image analysis and visual inspection, the supply of these systems for the analysis of RTU images is still underprovided. The RTU images were obtained, at the lumbar site, in ten garrano race horses (290 ± 10 kg body weight) using Aloka SSD 500V equipment (Aloka, Tokyo, Japan) equipped with a 5.0 MHz probe. Based on these images there were developed four methodologies, based on image segmentation were developed. A manual methodology ("Inspecção Manual"), a semi-automatic method (“Inspecção Assistida”) and two automatic methods (“Aproximação baseada em Alfa-cuts" and “Aprximação baseada em Áreas"). For the development of these methods, a C++ application to process and analysis the RTU images was developed. The proposed methodologies enable the detection and estimation of the thickness of subcutaneous fat (SF) of the animal through image analysis. A strong correlation was detected between values obtained by means of the four methods developed (between 0.54 and 0.95, P <0.001). A high proximity between the SF thickness measurements obtained from all the RTU images used, using the four methods on study (values between 2.98 mm to 3.42 mm), was also noticed. Our work provides a methodology for analyzing RTU images, which could be used to monitor the body composition of horses.
Descrição
Dissertação de Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores,
Palavras-chave
Segmentação , ultrassonografia em tempo real , ciência animal , processamento de imagem , lógica difusa