Adaptacyjny algorytm detekcji zmian chorobowych w diagnostyce obrazowej mózgu

• Autorzy: Sędziwy A.

Warianty tytułu

EN

Adaptative algorithm of detection of pathological changes in brain image diagnostics

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł opisuje metodę wyznaczania poziomów binaryzacji stosowanej w procedurze automatycznego wykrywania zmian chorobowych w obszarze mózgowia, widocznych w obrazowaniach wykonanych techniką tomografii komputerowej i magnetycznego rezonansu jądrowego. Metoda opiera się na analizie różnicy H, histogramów dwóch obszarów obrazu, wyznaczonych przez oś symetrii mózgowia, którego zaburzenia wpływają na kształt H.

EN

The method of finding the binarization levels used in automatic detection of pathological changes in MRI and CT brain diagnostics is described. The method is based on the analysis of function H, which is a difference of the histograms of brain parts marked by the brain symmetry axe. A shape of H is affected by the pathologies present in a brain area.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; analiza obrazu; diagnostyka obrazowa mózgu

EN

image processing; image analysis; brain image diagnostics

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 8, z. 3
• Strony: 151--159
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Sędziwy A.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie,

Bibliografia

• [1] Audette M.A., Siddiqi K., Ferrie F.P., Peters T.M.: An integratedrange-sensing, segmentation and registration framework for the characterization of intra-surgical brain deformations in image-guided surgery. Computer Vision and Image Understanding, vol. 89, No. 2-3, 2003, 226-251
• [2] Dehmeshki J., Barker G.J., Tofts P.S.: Classiftcation of disease subgroup and correlation of disease severity using magnetic resonance imaging whole-brain histograms: Application to magnetization transfer ratios and multiple sclerosis. IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 21, No. 4, 2002
• [3] Gonet B.: Obrazowanie magnetyczno-rezonansowe. Zasady fizyczne i możliwości diagnostyczne. Warszawa, Wydawnictwo Lekarskie PZWL 1997
• [4] Hartkens T, Hill D.L.G., Castellano-Smith A.D., Hawkes D.J., Maurer C.R., Jr., Martin A.J., Hali W.A., Liu H., Truwitt CL.: Measurement and Analysis of Brain Deformation During Neurosurgery. IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 22, No. 3, 2003
• [5] Iftekharuddin K.M., Wei Jia, Marsh R.: Fractal analysis of tumor in brain MR images. Machine Vision and Applications, vol. 13, No. 5-6, 2001, 352-362
• [6] Pennec X., Cachier P., Ayache N.: Tracking brain deformations in time sequences ofiD US ima ges. Pattern Recognition Letters, vol. 24, No. 4-5, 2003, 801-813
• [7] Seeram E.: Computed Tomography. W.B. Saunders Company 2001
• [8] Sędziwy A.: Detecting Pathologies in Magnetic Resonance Images of Brain. Image Processing & Communications, vol. 9, No. 1-2, 2003, 53-62
• [9] Tadeusiewicz R., Korohoda P: Komputerowa analiza I przetwarzanie obrazów. Kraków, Wydawnictwo FPT 1997