Valutazione di un sistema digitale per l'analisi automatica delle densità nei radiogrammi dell'addome

This paper reports the results of the evaluation of an automatic system developed to analyze radiographic densities. This system, called RADEN, has been implemented at the Institute for Information Processing of the Italian National Research Council in Pisa. Forty-three pairs of abdominal X-ray films were obtained before and after the administration of ionic iodate contrast medium (i.i.c.m.) during urographic examinations. The 86 X-ray films were acquired and digitized using a computer-controlled optoelectronic device with a sampling step ranging 125 microns to 250 microns. The resulting images were arrays of 512 x 512 pixels, each one quantified on a byte (256 gray levels). The computing system included a high-performance personal computer equipped with a video RAM board having built-in facilities for image processing and with an optical disk to archive the images. Automatic and semi-automatic procedures were developed to segment, recognize and classify the images and to characterize three homogeneous regions--i.e., bone, water and air. The output data were compared with the area values of the air densities computed directly on the X-ray films by a radiologist. Furthermore, both data sets were compared with the scores given in a blind study by four observers. The subsequent statistic analysis showed the increase in air density areas after i.i.c.m. administration and the applicability of the implemented system to the automatic examination of abdominal radiographic densities. The results encourage to believe that the proposed approach could be employed as a first step for the development of quite a more complex system oriented to X-ray image understanding and to assisted diagnosis.

Il lavoro descrive i risultati della valutazione di un sistema automatico sviluppato per l'analisi delle densità radiografiche rilevate su immagini diagnostiche digitali. Tale sistema, denominato RADEN, è stato implementato presso l'Istituto di Elaborazione della Informazione del CNR di Pisa. Sono state utilizzate 43 coppie di immagini di pazienti sottoposti a esame urografico. Ogni coppia era costituita da un radiogramma basale e uno ripreso cinque minuti dopo l'iniezione per via endovenosa di mdc iodato di tipo ionico. Le 86 immagini così ottenute sono state acquisite e digitalizzate utilizzando un dispositivo optoelettronico con passo di campionamento spaziale variabile nell'intervallo 125 + 250 mm direttamente controllato da computer, in modo da ottenere matrici con dimensioni 512 x 512 pixel, ciascuno quantizzato su 8 bit (256 livelli di grigio). Il sistema di calcolo impiegato per acquisire ed analizzare le immagini era composto da un personal computer dotato di processore 80486 ed equipaggiato con scheda di memoria video per l'elaborazione di immagini e disco ottico per l'archiviazione delle stesse. Sono stati sviluppati moduli automatici e semiautomatici che, applicati in sequenza sulle 43 coppie di radiogrammi, hanno permesso di effettuare la segmentazione, il riconoscimento e infine la classificazione delle immagini in tre regioni omogenee corrispondenti ai tre tipi di densità: ossea, dei tessuti molli, aerea. I dati elaborati automaticamente con il sistema RADEN sono stati confrontati con quelli ottenuti calcolando le aree delle densità gassose definite rilevando in modo semiautomatico i loro contorni da parte di un radiologo. I dati sopradescritti sono stati anche confrontati con i risultati ottenuti calcolando i punteggi attribuiti dalla osservazione in cieco delle medesime immagini da parte di quattro osservatori. L'analisi statistica dei dati, oltre a dimostrare l'aumento delle aree di densità gassosa presenti negli urogrammi dopo infusione di mdc iodato, ha confermato l'applicabilità del sistema nell'analisi delle densità nei radiogrammi dell'addome. I risultati ottenuti incoraggiano a ritenere che il sistema RADEN potrà essere utilizzato come nucleo di un sistema più complesso per la comprensione delle immagini radiografiche e l'aiuto alla diagnosi.