Procedimento di elaborazione di immagini mediche di un viso per il riconoscimento di dismorfismi facciali
Data di pubblicazione
29-07-2016
Codice
DEIB.15.023.A
Stato
Licenziato
Data di priorità
23-11-2015
Fase
Domanda di brevetto Europeo
Titolare
Politecnico di Milano e Politecnico di Torino
Dipartimento
DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIA
Autori
Luca Bonacina, Daniele Conti, Antonio Froio, Enrico Vezzetti, Federica Marcolin
Descrizione
L’invenzione consiste in un software in grado di classificare una popolazione di individui a partire da scansioni ultrasonografiche 3D del feto. In particolare, in una prima fase le ecografie 3D vengono importate a partire dal formato standard DICOM, e, attraverso una doppia segmentazione automatica 3D + 2D, viene estratta la nuvola di punti tridimensionale rappresentante la superficie del volto del feto. Nella seconda fase le nuvole di punti relative ad un insieme di volti vengono processate per identificare i landmarks tramite geometria differenziale; attraverso i landmarks, infine, i volti vengono raggruppati in classi con un algoritmo automatico, consentendo, ad esempio, di distinguere il gruppo degli individui affetti da dismorfismi facciali dal gruppo degli individui sani, fornendo un valido aiuto al medico nella diagnosi precoce delle malattie che comportano tali dismorfismi. ENGLISH: The invention is a software able to classify a population of individuals starting from 3D foetal ultrasound scans. In particular, in a first step the 3D ultrasound scans, available in the DICOM standard format, are imported, and a three-dimensional point cloud, describing the foetus’ face, is extracted by means of a double segmentation process, using a mixed 2D + 3D approach. In the second step the point clouds representing a set of faces are processed in order to identify the landmarks; the landmark detection is obtained through differential geometry techniques. Finally, the faces are classified by means of an unsupervised clustering algorithm, allowing, for instance, the detection of the group of individuals which exhibit facial dimorphisms; in the end, this kind of tool could be a great help for the physician, to diagnose diseases that would be otherwise hard to detect.
Campo di applicazione
• Diagnosi medica pre- e post-natale;
• Riconoscimento facciale;
• Biometria;
• Analisi fenotipica;
• Riconoscimento espressioni.
ENGLISH:
• Pre- and post-birth medical diagnosis;
• Facial recognition;
• Biometrics;
• Phenotype analysis;
• Expression recognition.
Vantaggi
• Conformità agli standard: tutti i formati utilizzati nel processo sono standard, rendendo semplice l’interoperabilità del software con altri strumenti hardware/software già esistenti o futuri;
• Segmentazione automatica: l’estrazione della nuvola di punti 3D a partire dal set di slice ecografiche avviene senza la necessità dell’intervento esterno, contrariamente alla maggioranza degli altri algoritmi di questo tipo;
• Classificazione non supervisionata: i gruppi di individui vengono generati senza la necessità di conoscere a priori il tipo di classificazione da ottenere;
• Classificazione geometrica: il processo di clustering è basato su informazioni puramente geometriche della superficie rappresentante il volto. ENGLISH: • Standard conformity: all the file formats used during the process are standard, making the software easy to connect with other software or hardware tools already on the market;
• Fully automatic segmentation: the extraction of the 3D point cloud from the set of ultrasound slices is completely unattended, unlike most of the algorithms of this kind;
• Unsupervised clustering: the kind of classification to obtain is not needed a priori, as the clusters of individuals are generated directly by the tool;
• Geometry-based clustering: the clustering process is based on purely geometric information, computed on the surface representing the face.
Stadio di sviluppo
Prototipo Funzionante / Working prototype.
Contatto
licensing.tto@polimi.it
