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GAMMA CAMERA (traitement dimages). Présentation dimages Traitements mathématiques Filtrage Calculs avec région dintérêt Synchronisation Série dynamique.

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Présentation au sujet: "GAMMA CAMERA (traitement dimages). Présentation dimages Traitements mathématiques Filtrage Calculs avec région dintérêt Synchronisation Série dynamique."— Transcription de la présentation:

1 GAMMA CAMERA (traitement dimages)

2 Présentation dimages Traitements mathématiques Filtrage Calculs avec région dintérêt Synchronisation Série dynamique Reconstruction tomographique

3 Présentation dimages

4 présentation dimages normal seuil gamma couleur

5 Traitements mathématiques

6 annotation Nom patientDate examen DG

7 agrandissement (zoom)

8 rotation 90° 180°

9 miroir DGGD

10 - = soustraction

11 + = addition

12 négatif Noir blanc Blanc noir

13 échelle de gris 256 niveaux de gris 16 niveaux de gris 2 niveaux de gris

14 correction gamma

15 pixelisation

16 rehaussement des contours

17 Région dintérêt (Region Of Interest…ROI) rectangulaire circulaire irrégulière ROI……surface = Nb pixel …… contenu = somme des valeurs des pixels

18 profil 1 pixel n pixel position S

19 Mesure de la distance X cm

20 Mesure dangle X degré

21 contour

22 Filtrage

23 Dans le cas dun filtrage spatiale linéaire, pour chaque pixel (i,j) de limage on calcule la nouvelle intensité du pixel g(i,j) par : (i,j) = filtre(m,n) * (i-m,j-n) m = -1,0,1 n = -1,0,1 filtrage

24 w1 w4 w7 w2 w5 w8 w3 w6 w9 filtre:

25 (i,j)= w1* (i-1,j-1) + w2* (i,j-1) + w3* (i+1,j-1) + w4* (i-1,j) + w5* (i,j) + w6* (i+1,j) + w7* (i-1,j+1) + w8* (i,j+1) + w9* (i+1,j+1) On peut écrire:

26

27 w1 w4 w7 w2 w5 w8 w3 w6 w9 X =

28 w1 w4 w7 w2 w5 w8 w3 w6 w9 = X

29 filtre:

30 9 filtre:

31 5 filtre:

32 filtre:

33 Calculs avec région dintérêt (Region Of Interest)

34 calculs avec régions dintérêts (ROI) ROI R de référence contenu =N R surface S R Fixations relatives : F 1 =(N 1 /S 1 )/(N R /S R ) F 2 =(N 2 /S 2 )/(N R /S R ) ROI 1 contenu =N 1 surface S 1 ROI 2 contenu =N 2 surface S 2

35 Synchronisation

36 ventriculographie ROI ventricules contenu =Nv I surfaces = Sv I ROI bruit de fond contenu = Bf surface =S Bf

37 temps N NSNS NDND ventriculographie N I =Nv I - Bf (Sv I / S Bf ) N D = max(N I ) N S = min(N I ) fraction déjection FE(%)=(N D - N S ) / N D

38 Série dynamique

39 dynamique temps

40 ROI rein droit contenu =Nd I surface = Sd I ROI bruit de fond contenu = Bfd surface =S Bfd ROI rein gauche contenu =Ng I surface = Sg I ROI bruit de fond contenu = Bfg surface =S Bfg dynamique

41 temps dynamique N N d N g Bf d Bf g pente 1,pente 2,positions : T max 1 T max 2, etc….

42 Reconstruction tomographique

43 objet sans bruit

44 2 projections

45

46 Profils 2 projections

47 4 projections

48

49 Profils 4 projections

50 Rétro-projection directe

51

52 Rétro-projection

53 Rétro-projection directe: bruit de « reconstruction » projections objet

54 Transformation de Fourier (FT)

55 objet bruit

56 projections

57 La distribution des intensités: (profils)

58 fréquence spatiale: = 1/L L L La distribution des intensités: (profils)

59 fréquence spatiale: La distribution des intensités: (profils)

60 fréquence spatiale: La distribution des intensités: (profils)

61 =

62 fréquence spatiale: bruit fréquence élevée

63 La distribution des intensités: (profils)

64 Un signal périodique g(t), de fréquence, peut s'écrire sous la forme d'une somme infinie de signaux périodiques (les harmoniques) sinusoïdaux et cosinusoïdaux dont la fréquence de chaque signal périodique est un multiple entier de la fréquence du signal g(t). Théorème de Fourier Si le signal n'est pas périodique, il est possible d'appliquer Fourier sur des portions du signal.

65 pixel Y =+++…. etc Y = Somme des fonctions périodiques Théorème de Fourier

66 transformation directe transformation inverse transformation de Fourier

67 transformation de Fourier discrète

68

69 transformation de Fourier bidimensionnelle

70 transformation de Fourier bidimensionnelle discrète

71 f(x) x F( ) TF transformation de Fourier

72 F FT Transformation de Fourier f(x) x

73 F F Filtrage X H( II F( ) * H( ) = F( ) H( ) = filtre

74 F FT -1 Transformation de Fourier Inverse f(x) x

75 x x Transformation Fourier Filtrage dans le domaine fréquentiel Transformation Fourier Inverse + +

76

77 projections

78 f(x) x x

79 F( ) f(x) x FT Transformation de Fourier

80 F( ) X = H( F( ) filtrage

81 F( ) Transformation de Fourier inverse FT -1 f(x) x

82

83 Rétro-projection

84 Rétro-projection filtrée: objet projections

85 Rétro-projection filtrée: projections Rétro-projection directe:

86 N projections rétro-projection filtrée axe de rotation

87

88 Nz coupes transversales de Nx*Ny pixels

89 Matrice 3D (Nx*Ny*Nz)

90 coupes sagittales coupes frontales coupes transversales axe de rotation

91

92 coupes transversales haut bas

93

94 c coupes frontales avant arrière

95

96 coupes sagittales droite gauche

97 FIN


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