Rozpoznawanie i komputerowe rozumienie zmian patologicznych na przykładzie analizy przestrzennych wizualizacji 3D tętnic wieńcowych serca

• Autorzy: Trzupek M. , Ogiela M. R.

Warianty tytułu

EN

Computer recognition and under standing of pathological changes in analysis of spatial visualizations of coronary vessels

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ostatnich latach coraz większy nacisk kładziony jest na poprawę jakości oraz skuteczności opieki medycznej. Aby sprostać temu zadaniu powstaje coraz więcej nowych, bądź nowszej generacji urządzeń obrazowej diagnostyki medycznej. Rosnąca liczba badań wykonywanych dla każdego pacjenta powoduje, że lekarze mają do czynienia z coraz większą liczbą obrazów diagnostycznych skojarzonych z danym pacjentem. Aby sprostać oczekiwaniom zmniejszenia liczby błędów medycznych, poprawy efektywności interpretacji licznych zbiorów danych obrazowych oraz usprawnienia dostępu i wymiany informacji, konieczne jest wykorzystanie zaawansowanych i komputerowych metod wspomagania diagnostyki medycznej. W artykule zaprezentowano autorskie rozwiązania w zakresie wspomaganej komputerowo interpretacji zmian patologicznych, uwidacznianych na obrazach pochodzących z badań diagnostycznych tętnic wieńcowych serca. Wskazano także dalsze kierunki badawcze w tym zakresie, które będą rozwijane w niedalekiej przyszłości.

EN

In recent years, increasing emphasis is put on improving the quality and effectiveness of healthcare. To meet this challenge there are more new, or newer generation of medical diagnostic imaging equipment. A growing number of diagno stic examination causes that doctors have to deal with an increasing number of diagnostic images associated with a given patient. To meet the expectations of reducing medical errors, improving the efficiency of the interpretation of numerous sets of visual data, and improving access, and exchange of information, it is necessary to use computer-aided diagnostic methods. This article presents both original solutions in the field of computer-aided interpretation of pathological changes visible in images obtained from diagnostic examination of coronary arteries, as well as further research directions in this area.

Słowa kluczowe

PL

systemy automatycznej analizy i rozumienia obrazów; komputerowe wspomaganie diagnostyki medycznej; inteligentna analiza i interpretacja obrazów medycznych

EN

image understanding systems; computer-aided diagnosis; intelligent medical image processing and understanding

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 15, nr 12
• Strony: 102--105
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Trzupek M.

autor

Ogiela M. R.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział EAIiE, Katedra Automatyki,

Bibliografia

• 1. Yusuf S. et al.: Global burden of cardiovascular diseases, Part I. General considerations, the epidemiologic transition, risk factors, and impact of urbanization. Circulation; 104: 2001, 2746-2753,
• 2. Narodowy Program Wyrównywania Dostępności do Profilaktyki i Leczenia Chorób Układu Sercowo-Naczyniowego na lata 2010-2012 POLKARD. Ministerstwo Zdrowia, [www.mz.gov .p1].
• 3. Sirol M., Sanz .1., Henry P. et al.: Evaluation of 64-slice MDCT in the real world of cardiology: A comparison with conventional coronary angiography Archives of Cardiovascular Diseases. vol. 102, Issue: 5, 2009, 433-439.
• 4. Ogiela M.R., Tadeusiewicz, R.: Modern Computational Intelligence Methods for the Interpretation of Medical Images. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008.
• 5. Yin Wang, Liatsis P.: A Fully Automated Framework for Segmentation and Stenosis Quantification of Coronary Arteries in 3D CTA Imaging. 2009 Second International Conference on Developments in eSystems Engineering, 136-140.
• 6. Ogiela M.R., Tadeusiewicz R.: Syntactic reasoning and pattern recognition for analysis of coronary artery images. „Artificial Intelligence in Medicine”, 26, 2002, 145-159.
• 7. Tadeusiewicz R., Ogiela M.R.: Medical Image Understanding Technology, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2004.
• 8. Trzupek M., Ogiela M.R., Tadeusiewicz R.: Intelligent image content semantic description for cardiac 3D visualisations. Engineering Applications of Artificial Intelligence (2011), doi:10.1016/j.engappai.2011.05.005.
• 9. Trzupek M.: Semantic modelling of coronary vessel structures in computer aided detection, of pathological changes. Tjoa A M. et al. (eds.): ARES 2011, LNCS 6908, 2011, 220-227.
• 10. Ratib O., Valentino D.J., McCoy M.J. et al.: Computer-aided Design and Modeling of Workstations and Radiology Reading Rooms for the New Millennium. Radiographics. Nov.2000: 20: 1807-16.