Zastosowanie metod poziomicowych do przetwarzania obrazów medycznych

• Autorzy: Maciejewski M. , Surtel W.

Warianty tytułu

EN

Level set methods in medical image processing

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejsza praca obejmuje problem segmentacji obrazu w medycynie na przykładzie metod zbiorów poziomicowych Chan-Vese oraz Normowanej względem odległości. Zostały one wybrane w celu porównania ich przydatności oraz wydajności w określonych przypadkach. Jako środowisko do implementacji wybrano język MATLAB. Metody zostały kolejno zaaplikowane do wybranych przypadków testowych obrazów z tomografii komputerowej, a następnie dokonano porównania otrzymanych wyników.

EN

In this paper two image processing methods for use in medical image processing based on the level set method, the Chan--ese and the distance regulated method are described. The theoretical basics are described and the methods are applied to a set of sample CT images using MATLAB algorithms. The results are then compared.

Słowa kluczowe

PL

metody poziomicowe; model Chana-Vese; przetwarzanie obrazów

EN

level set methods; Chan-Vese method; distance regulated method; image processing

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2012
• Tom: nr 4b
• Strony: 46--47
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Maciejewski M.

autor

Surtel W.

• Politechnika Lubelska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki,

Bibliografia

• [1] Chunming L. Chenyang X. Changfeng G. Fox M.D.: Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 19, No. 12, December 2010.
• [2] Dimitrios H.R. M.D., and Niki J.A. M.D.: Gastric Cancer: Diagnosis, Staging , Prognosis, Gastric Breast Cancer 2002; 1(1), pp. 7-10.
• [3] Droskey M., Meyerz B., Rumpfy M., Schallerz K.: An adaptive level set method for medical image segmentation, lnstitut für Angewandte Mathematik, Klinik für Neurochirurgie, Proc. of the Annual Symposium on Information Processing in Medical Imaging. Springer, Lecture Notes Computer Science, 2001.
• [4] Osher S., Fedkiw R.: Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. Springer, New York 2003.
• [5] Pham, D. L.; Xu, C.; Prince, J. L.: Current Methods in Medical Image Segmentation. Annual Review of Biomedical Engineering 2, 2000, pp. 315-337.
• [6] Rymarczyk T.: Zastosowanie metody zbiorów poziomicowych w tomografii impedancyjnej, rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska 2010.
• [7] Reddy L.S.S., Reddy R., Madhu CH., Nagaraju C.: A novel image segmentation technique for detection of breast cancer, International Journal of Information Technology and Knowledge Management July- December 2010, Volume 2, No.2, pp. 201-204.
• [8] Sethian J.A.: Level Set Methods and Fast Marching Methods. Cambridge University Press 1999.
• [9] Tenn F.C.: Medical Image Segmentation using Level Sets, Technical Report #CS-2008-1.
• [10] American Cancer Society: Cancer Facts & Figures 2010. http://www.cancer.org/acs/groups/content/@epidemiologysurveilance/documents/ document/acspc-03194J.pdf Atlanta: American Cancer Society, 2010.