Shape detection in ultrasound 3d images via Neural Gas and Hough Transform.

3D medical imaging is becoming increasingly popular due to the greater availability of instruments and techniques. In particular ultrasound 3D devices are becoming more accurate and relatively less expensive; these devices can produce 3D and 4D (i.e. time-varying) images with high resolution although with the addition of substantial noise and other specific limitations. The work of this thesis is focused on a multistage method for shape detection in 3D ultrasound images. Input images are first preprocessed via mathematical morphology and relevant surfaces are then extraced via neural gas, i.e. a topology-free self-organizing network. Fundamental shapes, like ellipsoids, can be detected from extracted surfaces through a method based on the 3D Hough transform, using the neural gas units as voting elements. The multistage method has been implemented and tested on a publicly-available dataset of cardiac ultrasound 4D images.

Identificazione di forme in immagini ad ultrasuoni 3D tramite Neural Gas e trasformata di Hough. La diffusione dell'imaging medicale 3D è in costante crescita grazie alla sempre maggiore disponibilità di di strumenti e tecniche. In particolare, gli strumenti per l'imaging ad ultrasuoni 3D stanno vedendo un aumento di accuratezza e una diminuzione dei costi; questi strumenti possono raggiungere risoluzione molto alta, seppur con l'aggiunta sostanziale di rumore e altre specifiche limitazioni. Il lavoro svolto per questa tesi si concentra su un metodo multi-stadio per l'identificazione di forme nelle immagini 3D ad ultrasuoni. Le immagini di input vengono elaborate tramite morfologia matematica e le superfici rilevanti sono estratte tramite l'utilizzo di Neural Gas, una rete auto-organizzante topology free. Le forme fondamentali, come gli ellissoidi, possono essere identificate a partire dalle superfici estratte tramite la trasformata di Hough 3D, utilizzando le unità del Neural Gas come elementi votanti. Questo metodo multi-stadio è stato implementato e testato su un database, disponibile pubblicamente, di immagini cardiache ad ultrasuoni 4-dimensionali.