Segmentacja wątroby w obrazach TK z wykorzystaniem modelu przybliżonego konturu

• Autorzy: Ciecholewski M. , Dębski K.

Warianty tytułu

EN

Segmentation method of the liver in CT images using approximate contour model

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wydzielenie kształtu wątroby z obrazu tomograficzno-komputerowego umożliwia wyeliminowanie nadmiarowych informacji, nieistotnych w procesie diagnostycznym. W pracy zaprezentowano autorską metodę automatycznego wydzielania kształtu wątroby, zarówno dla przypadków pozbawionych zmian chorobowych, jak i tych, które zawierają określone jednostki chorobowe, czyli zmiany ogniskowe takie jak naczyniaki i torbiele. Zadanie segmentacji zostało zrealizowane w taki sposób, że najpierw znajdowany jest kontur wątroby, utworzony ze skończonej liczby połączonych ze sobą łamanych aproksymujących poszczególne fragmenty obrazu tomograficzno-komputerowego wątroby. Początkowym punktem odniesienia w trakcie przeprowadzanych obliczeń jest kręgosłup odcinka lędźwiowego. Fragment obrazu znajdujący się poza konturem wątroby jest dzielony na dwa wieloboki i eliminowany z obrazu.

EN

The segmentation of the liver structure from a computed tomography (CT) image is an important function of the software designed to assist liver diagnostics, because it allows for the elimination of excess information from the diagnostic process. This paper presents an original method of the automatic segmentation of the liver structure of both healthy organs and those with such specific disorders as hemangiomas and hepatomas. In this paper, the task of segmentation has been implemented through first finding the contour of the liver which is made up of a finite number of joint polylines approximating individual fragments of the liver in the CT image. The initial reference point for the calculations is the lumbar section of the spine which is a central point of any CT image of the liver. Next, the field outside the contour is divided into two polygons and eliminated from the image.

Słowa kluczowe

PL

kontur wątroby; łamana; segmentacja obrazu; tomografia komputerowa

EN

liver contour; polyline; image segmentation; computer tomography

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2006
• Tom: T. 10, z. 2
• Strony: 159--166
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Ciecholewski M.

• Doktorant, Wydział EAIiE AGH

autor

Dębski K.

• Instytut Radiologii i Medycyny Nuklearnej, Akademickie Centrum Kliniczne Akademii Medycznej w Gdańsku

Bibliografia

• [1] Bae K.T., Giger M.L., Chen C.T., Kahn Jr. C.E.: Automatic segmentation of liver structure in CT images. Medical Physics, vol. 20, 1993, 71-78
• [2] Ballerini J.: Genetic Snakes for Medical Image Segmentation. LNCS, vol. 1596, 1999, 59-73
• [3] Chen E.L., Chung P.C., Chen CL., Tsai H.M., Chang CL: An automatic diagnostic system for CT liver image classification. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 45, No. 6, 1998, 783-794
• [4] Ciecholewski M., Dębski K.: Automatyczne wykrywanie konturu wątroby w obrazach tomograficzno-komputerowych. Półrocznik AGH, Automatyka, t. 10, z. 2, 2006
• [5] Husain S.A., Shigeru E.: Use of neural networks for feature based recognition of liver region on CT images. Neural Networks for Sig. Proc.-Proceedings of the IEEE Work., vol. 2, 2000, 831-840
• [6] Kass M., Witkin A., Terauzopoulos D.: Snakes, Active Contour Models. Int. J. Computer Vision, vol. l, No. 4, 1987, 259-263
• [7] Meyer-Base A.: Pattern Recognition for medical imaging. Elsevier Academic Press, 2004
• [8] Ritter G.X., Wilson J.N.: Computer Vision Algorithms in Image Algebra. CRC Press, Boca Raton, Florida, 2000
• [9] Seo K., Ludeman L.C., Park S., Park L: Efficient liver segmentation based on the spine. LNCS, vol. 3261, 2004, 400-409
• [10] Sikorski R.: Rachunek różniczkowy i całkowy - Funkcje wielu zmiennych. Warszawa, PWN 1977