PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Image segmentation algorithms for diagnosis support of hydrocephalus in children

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Algorytmy segmentacji obrazów na potrzeby wspomagania diagnostyki wodogłowia u dzieci
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Paper presents the results of applying image segmentation algorithms for precise detection of hydrocephalus in children's brain. Presented research was aimed at the comparison of effectiveness of several segmentation methods used for this purpose. Extraction of the hydrocephalus along with the whole brain area in the CT image are important steps for further quantitative assessment of the disease. Precise segmentation of both brain and lesion areas is particularly important for the comparative analysis of their key characteristics (like size or volume). Proposed methods forms the basis for further development of the system for an automatic detection and analysis of hydrocephalus. Results of applying proposed algorithms to real CT data sets are presented and discussed.
PL
Artykuł prezentuje wyniki badań nad wykorzystaniem algorytmów segmentacji obrazu na potrzeby wspomagania diagnostyki wodogłowia u dzieci. Prezentowana praca miała na celu porównanie efektywności wybranych metod segmentacji obrazu, wykorzystanych w celu precyzyjnego wyodrębnienia obszaru wodogłowia od zdrowej części mózgu. Dokładna segmentacja obrazu zmiany chorobowej oraz całego mózgu jest niezwykle istotna w późniejszej analizie porównawczej właściwości tych obszarów (takich jak rozmiar czy objętość). Proponowane metody stanowią podstawę do dalszego rozwoju systemu automatycznego wykrywania i analizy wodogłowia. W niniejszym artykule opisano oraz przedstawiono rezultaty zastosowania proponowanych algorytmów na rzeczywistych danych obrazowych pochodzących z tomografu komputerowego.
Słowa kluczowe
Wydawca
Rocznik
Strony
309--319
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz. rys., tab.
Twórcy
  • Computer Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
  • Computer Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
Bibliografia
  • [1] Zakrzewski K., Wodogłowie i inne zaburzenia krążenia płynu mózgówo-rdzeniow ego u dzieci. Czelej, Lublin 2007 (in Polish).
  • [2] Zakrzewski K., Polis L., Wodogłowie u dzieci. Print-Pol, Łódź 1999 (in Polish).
  • [3] Factora R., When do common symptoms indicate normal pressure hydrocephałus? Cleveland Clinic Journal of Medicine, vol. 73, No. 5, 2006, 447-50.
  • [4] Malm J., Eklund A., Idiopathic normal pressure hydrocephalus. Practical Neurology, vol. 6, 2006, 14-27.
  • [5] Ambarki K., Israelsson H., Wahlin A., Birgander R., Eklund A., Malm J., Brain ventricułar size in heałthy ełderły: comparison between Evans index and volume measurement. Neurosurgery, vol. 67, No. 1, 2010, 94-99.
  • [6] Bradleya W.G., Safara F.G., Hurtadoa C, Orda J., Alksneb J.F., Increased intracraniał volume: A cłue to the etiołogy of idiopathic normał-pressure hydrocephalus ? American Journal of Neuroradiology, vol. 25, No. 9, 2004, 1479-1484.
  • [7] Tsunoda A., Mitsuoka H., Bandai H., Arai H., Sato K., Makita J., Intracranial cerebrospinal fluid distribution and its postoperative changes in normal pressure hydrocephalus. Acta Neurochir, vol. 143, No. 5, 2001, 493-499.
  • [8] Toma A.K., Holi E., Kitchen N.D., Watkins L.D., Evans' index revisited: The needfor an alternative in normal pressure hydrocephalus. Neurosurgery, vol. 68, No. 4, 2011, 939-944
  • [9] Pustkova R., Kutalek F., Penhaker M., Novak V., Measurement and calculation of cerebrospinal fluid in proportion to the skuli. 9th RoEduNet IEEE International Conference, RoEduNet, Romania, 2010, 95-99.
  • [10] Liu J., Huang S., Nowinski W.L., Automatic segmentation ofthe human brain ventricles from MR images by knowledge-based region growing and trimming. Neuroinformatics, vol. 7, No. 2, 2009, 131-146.
  • [11] Schnack H.G., Hulshoff Poi H.E., Baare W.F.C., Viergever M.A., Kahn R.S.: Automatic segmentation ofthe ventricular system from MR images of the human brain. Neurolmage, vol. 14, No. 1, 2001, 95-104.
  • [12] Hatfield F.N., Dehmeshki J., Automatic delineation and 3-D visualisation ofthe human ventricular system using probabilistic neural networks. Proc. of SPIE - The International Society for Optical Engineering, No. 3409, 1998, 361-367.
  • [13] Butman J.A., Linguraru M.G., Assessment ofventricle volume from serial MRI seans in communicating hydrocephalus. 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 2008, 49-52.
  • [14] Ambarki K., Wahlin A., Birgander R., et al., MR imaging of brain volumes: Evaluation of afully automatic software. American Journal of Neuroradiology, vol. 32, No. 2, 2011, 408-12.
  • [15] http://medical.nema.org/dicom/2004.html, Digital Imaging and Communications in Medicine, retrieved in April 2011.
  • [16] Ridler T.W., Cab/ard S., Picture thresholding using an iterative seleetion method. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics SMC-8, vol. 8, 1978, 630-632.
  • [17] Tsai W.-FL, Moment-preserving thresholding: a new approach. Computer Vision, Graphics & Image Processing, vol. 29, No. 3, 1985, 377-393.
  • [18] Kapur J.N., Sahoo P.K., Wong A.K.C., A new method for gray-level picture thresholding using the entropy ofthe histogram. Computer Vision, Graphics, & Image Processing, vol. 29, No. 3, 1985, 273-285.
  • [19] Węgliński T., Fabijańska A., The concept of image processing algorithms for assessment and diagnosis of hydrocephalus in children. 2nd International Interdisciplinary Ph.D. Workshop, 2011 (in print).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH1-0028-0109
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.