Wyznaczanie kierunku stycznej do dowolnego punktu trójwymiarowej krzywej wolumetrycznej w ilościowej analizie ludzkich drzew oskrzelowych

• Autorzy: Postolski M. , Janaszewski M. , Jopek Ł. , Babout L.

Warianty tytułu

EN

Tangent direction estimation in each point of 3D volumetric curve in application to quantitative human airway trees analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Ilościowa analiza ludzkich drzew oskrzelowych składa się z kilku kroków: segmentacji drzewa, szkieletyzacji, dekompozycji drzewa i anatomicznego etykietowania, generacji przekrojów prostopadłych i na końcu wykonania właściwych pomiarów. Każdy z kroków wymaga użycia innych algorytmów przetwarzania obrazów, a ich wynik ma silny wpływ na jakość uzyskanych pomiarów. W artykule autorzy przetestowali cztery algorytmy wyznaczania kierunku stycznej do dowolnego punktu dyskretnej krzywej trójwymiarowej, które mogą zostać zastosowane w problemie analizy ilościowej oskrzeli. Krzywe dyskretne reprezentujące całe oskrzele oraz wyznaczone kierunki stycznych są wykorzystywane w procesie generacji przekrojów poprzecznych drzewa. Są to często krzywe o nieregularnym kształcie będącym wynikiem niedoskonałości procesu szkieletyzacji. Dlatego ich analiza jest znacznie utrudniona. Artykuł prezentuje podstawowe koncepcje algorytmów oraz ich działanie w zastosowaniu do obiektów sztucznych o znanych parametrach oraz w zastosowaniu praktycznym do krzywej powstałej na bazie ludzkiego drzewa oskrzelowego.

EN

Quantitative description of an airway tree consists in application of several steps: segmentation of the tree, skeletonization, decomposition and anatomical labelling, cross section generation and finally quantitative measurements. Each step needs to use different kinds of image processing algorithms and their results have strong impact to quality of the final measurements. In the paper authors tested four methods for tangent estimation of 3D volumetric curves which can be used in bronchial trees analysis. 3D curves and tangent directions are used to generate cross sections of the tree. Therefore curves can be irregular and very hard to analysis. The paper presents basic concepts of the algorithms and their application to two artificial object with known parameters and real application to curve generated based on real human airway tree.

Słowa kluczowe

PL

krzywa; styczna; drzewo oskrzelowe; analiza ilościowa; kierunek

EN

curve; tangent; airway tree; quantitative analysis; direction

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2011
• Tom: T. 15, z. 3
• Strony: 219--234
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Postolski M.

• Computer, Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
• Department of Expert System and Artificial Intelligence, The College of Computer Science in Lodz, Poland
• Universite Paris-Est, LIGM, A3SI, ESIEE, Noisy le Grand, France

autor

Janaszewski M.

• Computer, Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
• Department of Expert System and Artificial Intelligence, The College of Computer Science in Lodz, Poland

autor

Jopek Ł.

• Computer, Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
• Department of Expert System and Artificial Intelligence, The College of Computer Science in Lodz, Poland

autor

Babout L.

• Computer, Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland

Bibliografia

• [1] Bertrand G., Couprie M., A new 3D parallel thinning scheme based on critical kernels. Lecture Notes in Computer Science, vol. 4245, 2006, 580-591.
• [2] Buzer L., A simple algorithm for digital linę recognition in the generał case. Pattern Recognition, vol. 40, 2006, 1675-1684.
• [3] Coeurjolly D., Debled-Rennesson I., Teytaud O., Segmentation and Length Estimation of 3D Discrete Curves. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2243, 2001, 77-88.
• [4] Coeurjolly D., Klette R., A comparative evaluation of length estimator of digital curves. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machinę Intelligence, vol. 26, 2004, 252-257.
• [5] Diereckx P., Curve and surface fitting with splines. Monographs on Numerical Analysis, 1995.
• [6] Janaszewski M., Marrow T.J., Babout L., Adaptive 3D thinning algorithm to detect bridging ligaments during intergranular stress corrosion cracking of stainless steel. [w:] 5th World Congress on Industrial Process Tomography, 2007, 1107-1115.
• [7] Janaszewski M., Postolski M., Babout L., Kącki E., Comparison of several centreline extraction algorithms for virtual colonoscopy. Advances in Intelligent and Soft Computing, vol. 65, 2009, 241-254.
• [8] Kong T.Y., Rosenfeld A., Digital topology: introduction and survey. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 48, 1989, 357-393.
• [9] Nguyen T.P., Debled-Rennesson I., Curvature estimation in noisy curves. Lecture Notes in Computer Science, vol. 4673, 2007, 474^81.
• [10] Nguyen T.P., Debled-Rennesson I., Curvature and torsion estimator for 3D curves. Lecture Notes in Computer Science, vol. 5359, 2008, 688-700.
• [11] Palagyi K., Tschirren J., Hoffman E.A., Sonka M., Quantitative analysis ofpulmonary airway tree structure. Computers in Biology and Medicine, vol. 36(9), 2006, 974-996.
• [12] Postolski M., Janaszewski M., Fabijanska A., Babout L., Couprie M., Jedrzejczyk M., Stefanczyk L., Reliable airway tree segmentation based on hole closing in bronchial walls. Advances in Soft Computing: Computer Recognition Systems 3, vol. 57, 2009, 389-396.
• [13] Postolski M., Janaszewski M., Jopek Ł., Babout L., 3D skeletonization of pulmonary airway tree structures. Automatyka (półrocznik AGH), vol. 14, 2010, 337-351.
• [14] Tschirren J., Hoffman E.A., McLennan G., Sonka M., Intrathoracic airway trees segmentation and airway morphology. IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 24(12), 2005, 1529-1539.
• [15] de Vieilleville F., Lachaud J-O., Feschet F., Maximal digital straight segments and convergance of discrete geometrie estimators. Journal of Mathematical Image and Vision, vol. 27, 2007, 471-502.