Construção de uma Ferramenta para Avaliação de Filtros de Imagens Oftalmológicas

Construção de uma Ferramenta para Avaliação de Filtros de Imagens Oftalmológicas Anderson Diniz Hummel1, Eduardo Dib2, Thiago Martini da Costa1, Alex Esteves Jaccoud Falcão1, Felipe Mancini1, Paulo Schor2, Ivan Torres Pisa3 1

Programa de Pós-graduação em Informática em Saúde, Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) 2 Departamento de Oftalmologia, UNIFESP 3 Departamento de Informática em Saúde, UNIFESP

Resumo. A oftalmologia utiliza imagens de fundo de olho para fazer diagnóstico. A qualidade dessas imagens pode ser melhorada através da aplicação de filtros de imagens. Porém, é difícil para o usuário caracterizar os melhores filtros para as imagens que ele utiliza. Este trabalho visa caracterizar uma plataforma para avaliação de filtros de imagens de fundo de olho por médicos oftalmologistas. Foram mapeados os requisitos para esta plataforma considerando layout, linguagens de programação e sistema gerenciador de base de dados. Mapeou-se 5 requisitos, iniciando-se a fase de construção e avaliação da ferramenta. Um experimento será conduzido para que médicos especialistas avaliem os filtros que melhorem sua percepção nas imagens oftalmológicas. Os resultados finais servirão de base para a concepção de uma paleta de filtros oftalmológicos para imagens de fundo de olho. Palavras-chave. Informática em Saúde, Filtro de Imagens, Fundo de Olho, Retinopatia, Oftalmologia. Abstract. Fundus oculi images are used by ophthalmologists to make diagnosis in eyes. The images quality can be improved through the application of image filters. However, end users have difficult to choose the best image filter for specific cases. This work aims to characterize a platform to evaluate image filter for fundus oculi by ophthalmologists. It has been mapped five requirements to develop this platform. After this phase, we start the platform construction. An experiment will be conducted to evaluate which filters improve the perception of specialists. The expected final results will be used to design a filter palette for ophthalmic images. Keywords: Health Informatics, Filter Images, Fundus Oculi, Retinopathy, Ophthalmology.

Introdução Desde a obtenção das primeiras fotografias duradouras até os dias atuais, as imagens estão cada vez mais presentes em nosso cotidiano, sejam para registrar momentos importantes até a exploração propedêutica [1]. Há áreas médicas nas quais imagens de diferentes origens são cada vez mais usadas na rotina ambulatorial. Podemos citar, como exemplos, as radiografias para determinação das fraturas [2], as ultrassonografias para saber os sexos dos fetos [3], a ressonância magnética para a sondagem do cérebro [4] e as imagens de fundo de olho para o oftalmologista [5]. As imagens de fundo de olho são importantes para os médicos devido à possibilidade de, a partir destas, identificar ou descartar inúmeras doenças e suas complicações, tais como toxoplasmose ocular [6], hipertensão malígna [7] e diabetes [8]. É possível obter a imagem do fundo do olho através do oftalmoscópio ou retinógrafo. A principal diferença entre os dois é que o retinógrafo armazena a imagem do fundo do olho do paciente através de uma foto, que pode ou não ser digital.

A grande vantagem dos retinógrafos em relação aos oftalmoscópios é que é possível melhorar as imagens do exame através da aplicação de filtros de imagem, ou seja: realçar detalhes, suprimir ou destacar estruturas, corrigir ruído. Um dos grandes problemas é obter um filtro de imagem que permita ao médico realçar uma estrutura, ou suprimi-la, sem que a imagem se descaracterize. Para determinar qual o melhor filtro para uma imagem, pode-se mostrá-la para um conjunto de especialistas a aplicação de diferentes filtros aplicados a essa imagem, e permitir aos especialistas escolherem quais filtros são melhores para determinada imagem. Para as imagens de fundo de olho tem-se o desafio de desenvolver uma plataforma que possibilite ao médico especialista avaliar esses filtros sem que o especialista avaliador tenha conhecimento do filtro que está sendo aplicado, ou seja que ele avalie apenas o resultado da aplicação do filtro. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é caracterizar uma plataforma de avaliação de filtros para imagens de fundo de olho para médicos oftalmologistas. Os resultados finais servirão de base para a concepção de uma paleta de filtros oftalmológicos para imagens de fundo de olho 1

Métodos Para o desenvolvimento da plataforma de avaliação dos filtros foram mapeados cinco requisitos, apresentados na Tabela 1. Requisito

Descrição

R1

Base de Imagens Significativas

R2 R3 R4 R5

Estratégia de Distribuição da Ferramenta Estratégia de Avaliação dos Filtros Estratégia de Recebimento da Avaliação Filtros de Imagens Representativos

Tabela 1: Requisitos mapeados para o desenvolvimento da plataforma.

No requisito R1 é verificado se as imagens utilizadas para avaliação de um filtro são significativas. No requisito R2 é verificado se a estratégia de distribuição da ferramenta será eficiente. No requisito R3 é verificado se a avaliação dos filtros ocorrerá de forma correta. No requisito R4 é verificado se o recebimento das avaliações dos filtros será efetuado de forma coerente. Após o mapeamento dos requisitos, foi iniciada a construção de um protótipo. A priori a ferramenta seria construída utilizando linguagem de programação Java utilizando a API ImageJ para o processamento das imagens. O gerencia-

dor de banco utilizado é o MYSQL. Serão armazenados os endereços das imagens e a seqüência dos filtros. Para escolha dos filtros que serão utilizados na ferramenta para avaliação dos oftalmologistas serão procurados na literatura filtros de imagens que foram aplicados em imagens de fundo de olho. A partir desta plataforma um conjunto de médicos especialistas será convidado a avaliar imagens de fundo de olho. Após a avaliação de das imagens pelos médicos, será proposto um conjunto de filtros que melhorem a percepção de algumas características da imagem de fundo de olho. Resultados Tendo em vista os requisitos mapeados chegouse os seguintes resultados preliminares sobre o desenvolvimento da plataforma. O desenvolvimento de uma ferramenta web solucionou os requisitos R2 e R4, já que dispensa a instalação da aplicação na maquina cliente, os dados são enviados diretamente para um servidor web, e para executar a aplicação basta que o usuário acesse o site. Já para garantir o requisito R1, ou seja, que a base de imagens seja significativa é necessário que os avaliadores sejam expostos a muitas imagens da mesma patologia. É também necessário que mais de um usuário avalie a mesma imagem e que elas sejam

Figura 1: Captura de tela da aplicação com imagem de fundo de olho sem nenhum filtro aplicado.

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Figura 2: Captura de tela da aplicação com imagem de fundo de olho com filtro de borda aplicado.

apresentadas de forma aleatória. Vale ressaltar que um usuário deve saber qual a área ou estrutura que está sendo avaliada, pois caso isso não seja informado, ele pode ficar confuso e avaliar o filtro para um propósito ao qual não era preciso. Assim podemos garantir parte do requisito R3. Uma das formas de se garantir que os filtros de imagens de uma ferramenta sejam representativos, R5, é através da pesquisa na literatura cientifica de filtros que tiveram êxito ao serem aplicados. Um total de 10 protótipos desenvolvidos até chegar a ferramenta atual. Destaca-se que a aplicação já foi desenvolvida, faltando agora à escolha dos filtros para que os usuários avaliem. A Figura 1 apresenta a tela capturada do protótipo desenvolvido com uma imagem sem nenhum filtro aplicado, a Figura 2 mostra a tela capturada da mesma imagem com um filtro aplicado. Em julho de 2008 a plataforma foi validada por 2 especialistas da área. Em agosto de 2008 será finalizada a escolha dos filtros a participarem do experimento. Em setembro o experimento será conduzido e seus resultados serão analisados em outubro.

Existe uma gama enorme de filtros mapeados na literatura,,a priori serão selecionados alguns desses filtros para que sejam avaliados pelos especialistas de forma transparente ao especialista, ou seja sem o conhecimento de qual é o filtro que está sendo aplicado na imagem. Esta ferramenta servirá de base para a obtenção de um conjunto de filtros que poderá vir a ser utilizada em retinógrafos. É importante destacar ainda que esta aplicação será utilizada para determinar filtros específicos para imagens do fundo de olho, porém para aplicar em outro tipo de imagem basta alterar o banco de imagens, os filtros e os especialistas que avaliarão os filtros. Conclusões A ferramenta tem se mostrado eficaz do ponto de vista das necessidades do experimento e prosseguiremos com as fases de escolha e avaliação dos filtros. Referências

Discussão

[1] Techy A. The importance of photography in medicine. Revista Brasileira de Reumatologia. 2006 June; 46(3): 207-209.

O maior problema encontrado até agora para o desenvolvimento desta aplicação foi definir os filtros que serão avaliados pelos especialistas.

[2] Soni JF, Santili C, Lancellotti CLP, Hecke MB, Almeida FR, Karam LZ. Análise comparativa em 3

modelo computadorizado bidimensional com simulação do emprego de hastes flexíveis de aço e titânio, na fratura do fêmur da criança, utilizando o método dos elementos finitos. Revista Brasileira de Ortopedia. 2008 May; 43(5): 183-192. [3] Chazan LK. 'É... tá grávida mesmo! E ele é lindo!' A construção de 'verdades' na ultrasonografia obstétrica. História, Ciencias, SaudeManguinhos. 2008 Mar; 15(1): 99-116. [4] Neves WS, Kakudate MY, Cêntola CP, Garzon RG, Poça d'Água A, Sanches R. Agenesia da artéria carótida interna: relato de caso. Radiologia Brasileira. 2008 Feb; 41(1): 63-66. [5] Arraes TA, Cavalcanti HD, Arraes J, Leão ACS, Sena MF. Análise da camada de fibras nervosas pelo GDx em pacientes pseudofácicos com opacidades da cápsula posterior. Arquivos Brasileiros de Oftalmologia. 2008 Feb; 71(1): 75-78. [6] Garcia JL, Navarro IT, Ogawa L, Oliveira RC, Kobilka E. Seroprevalence, epidemiology, and ocular evaluation of human toxoplasmosis in a rural area in Jaguapitã, Paraná, Brazil. Revista

Panamericana de Salud.1999 Sep; 6(3): 157163. [7] Franco RJS. Crise hipertensiva: definição, epidemiologia e abordagem diagnóstica. Revista Brasileira de Hipertensão 2002; 9: 340-345. [8] Junior OOM, Vessani RM, Takahashi WY, Júnior SR. Avaliação da camada de fibras nervosas na retinopatia diabética tratada por panfotocoagulação com laser de argônio. Arquivos Brasileiros de Oftalmologia. 2008 Apr; 71(2): 187-190 [9] Li HK. Telemedicine and ophthalmology. Surv Ophthalmol. 1999 Jul-Aug;44(1):61-72.

Contato Os autores podem ser encontrados no Departamento de Informática em Saúde da UNIFESP, no endereço Rua Botucatu, 862, Vila Clementino, São Paulo, SP. E-mails para contato: [email protected], [email protected], [email protected], falcã[email protected], [email protected], [email protected], [email protected].

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