Rivista di Neuroradio logia 3:81-93,1990 Riconoscimento automatico per visualizzazione tridimensionale di organi da sequenze spaziali TC Automatic recognition for 3D organ visualization from CT spatial sequences S. DELLEPIANE, M. LEONARDI*, G. VENTURI, G. VERNAZZA Dipartimento di lngegneria Bi ofisica ed Elettronica, Universita di Genova *Servizio di Neuroradiologia. Ospedale Civile di Udine Parole chiave: Riconosciment o automatico, sistemi esperti, TC cerebrale RIASSUNTO - Le immagini TC presentano ai fini del ricono scimento automatico di strutture 30 due inconvenienti principali: il limitato contrasto per molti organi o tessuti e la distanza tra le sezioni non sufficientemente piccola. Per tali motivi e stato r eali zzato un sistema in grado di operare direttamente sul- l'immagine 30 (strutturata a voxel) sia per ridurre il rumore e le distorsioni sia per ela borare accurata- mente le informazioni ricavate da tali immagini per procedere al riconoscimento Parte fondamentale del sistema e costituita dalla base di conoscenza sui modello anatomico degli or- gani della testa; tale conoscenza e sia di tipo intrinseco riguardante cioe le peculiarita fisiche e geometri- che dell'organo, sia di tipo relaziona le , riferita cioe alle similitudini, relazioni e differenze che l'organo ha rispetto agli altri. Affinche una regione sia assegnata ad un particolare organo devono verificarsi tutte le proprieta peculiari mentre un maggior margine di errore e lasciato per quelle relazioni che possono essere falsate piu o meno facilmente da errori di acquisizione o di segment azione. I p arametri su cui la cono- scenza si basa sono numerosi, tra questi rivestono particolare importanza la luminosita dell 'o rgano e la sua posizione, sia quella assoluta nel sistema di assi cartesiani utilizzati, sia quella relativa rispetto al bari- centro dell'immagine. Completano il sistema un meccanismo di controllo per la rilevazione e correzione di errori di seg- mentazione o di acquisizione e un algoritmo di backtracking per l'assegnazione delle regioni piccole a ri- conoscimento avvenuto. Il sistema e stato applicato a sequenze spazia li di immagini di di versi pazienti fornendo risultati sod- disfacenti; in particolare si e riusciti a riconoscere con notevole precisione osso, cervello, pelle ed occhi; si e anche riconosciuto sebbene con minore precisione il grasso retroculare ed il muscolo. 11 campo di appli- cazione di tale sistema vuole naturalmente essere la radiologia clinica ed i vantaggi che se ne potrebbero trarre sono duplici: da un lato la semplice automazione del processo di analisi delle immagini solleverebbe il persona te medico da un lavoro ripetitivo, inoltre il riconoscimento automatico renderebbe possibile la ricostruzione tridimensionale di un elevato numero di ogani e di eventuali patologie per appli cazioni in stereotassia e radioterapia. Oltre che come supporto al medico per la diagnosi e per la programmazione di interventi chirurgici, potrebbe risultare interessante un utilizzo del sistema a scopo didattico e di adde- stramento. SUMMARY- Spatial image sequences acquired by computeri zed tomography exhibit two main draw- backs in the perspecti ve of automatic recognition: low contrast for many organs or tissues and the sensible spatial distance between contiguous sections, hate with a low resolution along the third spatial dimension. In 81