Applicazione della tecnica MIP per il Rendering volumetrico in ambito medicale

E’ stato dapprima affrontato il problema della ricostruzione 
tridimensionale di immagini biomedicali  provenienti da diverse fonti 
(come CT, PET, MRI, ecc.); è stata poi presa in considerazione come  
tecnica di visualizzazione volumetrica il Direct Volume Rendering, facendo 
riferimento al principale algoritmo della famiglia noto come Ray Casting.
Si è passati  allo sviluppo di un modulo software in grado di realizzare il 
Maximum Intensity Projection ( MIP ), ottenendo dal dato volumetrico 
soltanto quei voxel a maggiore intensità . Tale modulo è di particolare 
interesse,  ed è utilizzabile come tecnica di elaborazione di immagini, per 
indagini di tipo non invasive, di esami angiografici . Tale modulo , scritto 
in C++, sfrutta i vantaggi della programmazione ad oggetti, e fa uso 
delle librerie VTK  (“Visualization Toolkit” per la visualizzazione 
scientifica) e ITK  (“Insight Segmentation and Registration Toolkit” per 
la segmentazione, registrazione e la manipolazione di dati medicali ). 
Si è poi condotto un dettagliato studio sull’immagine acquisita 
implementando due classi per l’elaborazione dell’informazione , come 
tipo di pixel e dimensionalità. Tale studio ha consentito di poter 
effettuare una classificazione  del dato acquisito, per ovviare al problema 
della codifica causata dalla modalità di acquisizione, e di utilizzare la 
classe VTK, denominata  vtkImageShiftScale, tale da poter shiftare i 
pixel di quel valore tale da rendere il contenuto dell’immagine tutto 
positivo. Ciò ha permesso di poter applicare il modulo MIP senza aver 
perdita di informazione; i pixel sono stati  ricodificati , presentando 
successivamente  soltanto valori positivi .   
Si è quindi analizzata la prestazione dell’algoritmo MIP applicato ai 
DataSet medicali, notando che in assenza completa di un pre-processing 
di segmentazione ( ovvero la fase in cui vengono riconosciuti e 
classificati i vari tessuti e/o organi ) il processo di ricostruzione risulta 
computazionalmente oneroso . Il MIP , non passando attraverso una 
rappresentazione intermedia, ricalcola opacità, colore  ad ogni variazione 
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del punto di vista, il che vuol dire che senza risorse di calcolo adeguate è 
praticamente impossibile avere un modello con cui interagire in tempo 
reale. Lo studio di tale problematica ha condotto all’utilizzo di una 
particolare classe  VTK, denominata vtkRenderWindow, che consente, 
durante la fase di campionamento, di poter settare il numero di raggi che 
attraversano il DataSet volumetrico permettendo cosi all’utente di avere 
una maggiore interazione con il piano di vista a svantaggio della qualità 
dell’immagine ; spetterà all’utente trovare il miglior trade-off tra real-time 
e qualità dell’immagine in base alla finalità di utilizzo dell’applicativo.
Infine sono state gettate le basi per l’implementazione di codice 
parallelizzato tale da poter suddividere e distribuire il carico 
computazionale dell’applicativo a diversi computer connessi tramite rete 
telematica.
 Tale tesi mi ha consentito di poter arricchire il mio bagaglio culturale in 
ambito sia della conoscenza  di un nuovo ambiente di sviluppo quale 
Microsoft  .Net sia dell’utilizzo di toolkit per l’elaborazione, la 
visualizzazione e l’analisi dell’immagine.   
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Capitolo 1 
Introduzione
1.1 Grafica 3D
Fino a qualche tempo fa la grafica 3D veniva trattata solo ed 
esclusivamente su hardware dedicato, l'image generation, una macchina che 
conteneva un database “visuale” ma in formato chiuso e proprietario. I 
programmatori potevano perciò solo manipolare quanto effettivamente 
presente nel database, operando esclusivamente rotazioni o traslazioni di 
oggetti già disegnati. In seguito la Silicon Graphics realizzò una serie di 
funzioni, o meglio una collezione di API (Application Programming 
Interface) per la grafica 2D e 3D, con lo scopo di permettere 
l'interazione con l'hardware: le OpenGL, oggi divenuto uno standard 
aperto supportato da diverse società come Apple, Sun e IBM. Le 
OpenGL, quindi, consentono di realizzare applicazioni per la 
visualizzazione di una scena 3D. Quest'ultima contiene gli insiemi di dati 
che rappresentano gli oggetti tridimensionali e i dati relativi alla loro 
illuminazione e posizione rispetto all'osservatore. Gli oggetti possono 
essere rappresentati mediante tecniche mesh-based. Una mesh di poligoni è 
costituita da una collezione di lati, vertici e poligoni connessi tra loro in 
modo tale che ciascun lato sia condiviso da al più due poligoni. 
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Con tale tecnica ogni poligono viene suddiviso e memorizzato come un 
insieme di triangoli, in quanto questi ultimi garantiscono la planarità della 
figura da essi rappresentata. Il processo di suddivisione di un poligono in 
triangoli viene chiamato triangolazione. Ogni solido viene memorizzato 
attraverso i poligoni che ne delimitano le facce, e quindi, in ultima analisi, 
come un insieme di triangoli adiacenti. Per poter essere processato, ogni 
oggetto è in realtà scomposto in una serie di triangoli. Ad ogni triangolo 
sono associati i dati che determinano le coordinate sugli assi x, y, z e
quindi la posizione nello spazio. Questa notevole massa di dati viene 
quindi inviata alla scheda grfica: il software, che è in esecuzione sulla 
CPU (Central Processing Unit), trasferisce i dati al processore grafico. 
Questo processo prende il nome di real-time rendering. Più in generale il 
rendering è il processo di generazione di un'immagine a partire da una 
descrizione di oggetti tridimensionali. La descrizione è data in un 
linguaggio o in una struttura dati definiti rigorosamente e deve contenere 
la geometria, il punto di vista, le informazioni sulla mappatura delle 
superfici visibili e sull'illuminazione. Il risultato è un’immagine digitale e 
fornisce l’aspetto finale al modello o all'animazione. Esistono differenti 
algoritmi di rendering utilizzati per soddisfare le differenti esigenze di 
rappresentazione dei dati; per questo lavoro di tesi, si utilizzerà un 
rendering di tipo volumetrico con algoritmo basato su Ray Casting  .
1.2 Il Medical Imaging
La medicina fruisce costantemente degli strumenti che le scienze e la 
tecnologia mettono a disposizione per una sempre più completa 
comprensione dei fenomeni fisici, chimici e biologici che avvengono nel 
complesso sistema che è l'organismo umano. Negli ultimi decenni alle 
varie discipline scientifiche sopra menzionate, si è affiancata, in maniera 
trasversale, l'informatica: fonte d’innovazione per tutte. L'enorme 
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potenzialità di calcolo, la possibilità di modellizzare i fenomeni 
complessi, di immagazzinare e recuperare con grande rapidità le 
informazioni e di rappresentare in maniera visiva realtà complesse sono 
solo alcuni degli esempi più appariscenti del contributo enorme che 
l'informatica fornisce alle varie tematiche delle scienze. 
Il medical imaging, in italiano la “diagnostica per immagini”, iniziata poco 
più di un secolo fa con la scoperta dei raggi X da parte del fisico tedesco 
Roentgen, ha avuto negli ultimi decenni un forte impulso, dovuto alle 
nuove metodologie d’impiego degli stessi raggi X, che hanno portato alla 
Tomografia Assiale Computerizzata, all'impiego d’ultrasuoni (ecografia), 
di radio isotopi (scintigrafia, PET), alla scoperta dei fenomeni di 
risonanza magnetica ecc. In tutti questi casi si pone in primo luogo il 
problema di fornire all'utente finale, sia esso medico o paramedico, uno 
strumento d’impiego sufficientemente agevole e sicuro, per utilizzare 
appieno queste grandi potenzialità diagnostiche messe a disposizione 
dall'evoluzione scientifica e tecnologica. La visualizzazione, infatti, 
impegna il più importante apparato sensoriale umano che è quello della 
vista e di conseguenza il relativo processo interpretativo della mente 
umana che costituisce un mezzo semplice ed efficace per comunicare 
informazioni complesse e ricche di contenuti, ma il presupposto 
fondamentale è che i dati raccolti dai sensori che analizzano i fenomeni 
non siano alterati durante la fase d’elaborazione che deve consentire 
all'operatore la più ampia disponibilità di mezzi atti ad esaltare la 
comprensione dei fenomeni. A partire dagli anni '70, con la diffusione 
delle prime macchine per tomografia assiale computerizzata, si è assistito 
ad un'evoluzione sempre più veloce delle modalità con cui si 
acquisiscono, si conservano e si analizzano le immagini che servono 
come base per la diagnosi medica. La differenza sostanziale che si è avuta 
è stato il passaggio da informazioni analogiche, statiche e bidimensionali 
come quelle date dalle normali immagini radiografiche (raggi X), ad 
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informazioni numeriche, eventualmente dinamiche e contenenti 
informazioni tridimensionali. L'elemento determinante che ha permesso 
quest’evoluzione è stata la transizione da sistemi basati su pellicola, come 
gli apparecchi radiografici, a sistemi basati su computer. La conseguenza 
di questo sviluppo è stata la necessità di generare degli algoritmi e delle 
metodologie d’interpretazione dei dati acquisiti che simulino al meglio la 
conoscenza del radiologo, che resta, ancora oggi, di gran lunga il più 
efficiente sistema d’elaborazione dei dati medicali conosciuto. Si tratta, 
quindi, di realizzare, in un sistema computerizzato, le stesse operazioni 
che un radiologo opera sui dati a sua disposizione: eliminazione del 
rumore (in pratica evitare di prendere in considerazione gli artifici 
introdotti dal macchinario d’acquisizione), identificazione dei diversi 
tessuti e/o regioni di interesse (confrontando regioni tra loro limitrofe e 
sfruttando informazioni morfologiche ed anatomiche) e ricostruzione 
della situazione reale tridimensionale a partire da molteplici dati 
bidimensionali [1]. Queste operazioni, in effetti, sono spesso compiute 
dal radiologo in collaborazione con lo specialista della patologia studiata 
(il neurochirurgo, l'oncologo, il chirurgo plastico etc.) [2] . 
Il sistema, dunque, deve riprodurre queste caratteristiche di analisi e 
sintesi cercando di automatizzare il più possibile la procedura. Purtroppo 
siamo ancora molto lontani da una situazione ideale in cui si possano 
ottenere dei risultati affidandosi solamente alle capacità deduttive del 
computer, ma si può comunque affermare di poter compiere (a livello di 
ricerca, se non di routine ospedaliera) diagnosi assistite da calcolatore. 
1.2.1 Tipologia dei Dati 
Di seguito vengono presentati brevemente i maggiori strumenti per 
l’acquisizione di immagini biomedicali e le loro principali caratteristiche. 
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Tomografia assiale computerizzata (CT o TAC) I tomografi CT 
sono gli strumenti digitali più utilizzati nel medical imaging, hanno un 
costo contenuto per cui la maggior parte degli ospedali ne sono dotati. 
L’output di un tomografo è una serie di matrici transassiali (slices) 
allineate perpendicolarmente all’asse definito dalla spina dorsale del 
paziente. Ogni slice è la rappresentazione di una fetta del corpo del 
paziente con uno spessore compreso tra 1 e 10 mm. L’acquisizione delle 
immagini è effettuata facendo ruotare una serie di emettitori di raggi X e 
di rilevatori in modo solidale tra loro attorno al corpo del paziente. La 
risoluzione di una slice può variare tra i 64x64 e i 512x512 pixel
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. La 
dimensione di un pixel varia tra 0.5 e 2 mm ed è omogenea nel piano 
transassiale. Il numero di slice varia a seconda dell’estensione del corpo 
da esaminare e dalla distanza tra le slice. Ciascun pixel idealmente 
rappresenta le caratteristiche di assorbimento di un piccolo volume del 
corpo umano individuato dai limiti fisici del pixel stesso. 
Risonanza magnetica nucleare (MRI) La risonanza magnetica 
nucleare è dal punto di vista tecnologico più avanzato rispetto al 
tomografo CT ed è tuttora in fase di sviluppo. L’MRI è una tecnologia 
sviluppata da Paul Lauterbur e da Peter Mansfield per la quale hanno 
vinto nel 2003 il premio Nobel per la Medicina. Lo schema di 
funzionamento è il seguente. Il paziente viene immerso in un campo 
magnetico ad alta intensità in modo tale che i momenti magnetici delle 
molecole si allineino alla direzione del campo esterno, in seguito 
vengono emessi degli impulsi di microonde a basso livello di radiazione 
detti “impulsi di eccitazione” che provocano un’oscillazione dei 
momenti magnetici del paziente; in questo modo le molecole cominciano 
ad emettere microonde dopo ogni impulso. Le remissioni vengono 
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 Per pixel si intende l’area elementare analizzata dalla coppia emettitore/rilevatore. Poiché in effetti rappresenta un 
volume elementare viene definito in medical imaging come Voxel
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