PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Aplikacja wspierająca proces konturowania organów w danych medycznych

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
A software application supporting segmentation process for medical data
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Ze względu na coraz częstsze wykorzystanie danych obrazowych w medycynie, a bardzo często wiążąca się z tym konieczność wykonywania obrysów struktur anatomicznych pojawiła się potrzeba tworzenia aplikacji skracających i ułatwiających ten proces. W artykule przedstawiono aplikację wspierającą ten proces. Aplikacja umożliwia automatyczną segmentację struktur, korekcję wyników przez użytkownika, dokonywanie pomiarów jak i obsługę typowego formatu zapisu danych DICOM.
EN
New and accessible imaging methods, ranging from Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI) to Positron Emission Tomography (PET) allow medical doctors to obtain non-invasively potentially life-saving information about patient condition and body. This information is usually used to improve diagnostic accuracy and give more information during treatment. However, the purpose of recent medical imaging is not only to obtain simple visualization and insight into human anatomic structures, but also as a powerful tool for CAD, radiotherapies, surgical operation planning and simulation. This is exactly the field where image segmentation methods can play a key role. In this work, a cross-platform application software equipped with an algorithm for segmentation of anatomical structures (region growing and deformable models), manual contouring and medical data visualization was developed. Results from the region growing algorithm can be a final outcome with or without user's corrections or can be a transform to the initial surface for deformable models technique. The software application was written in C++ language with Qt, VTK, ITK and GDCM toolkits [13-16]. Graphic User Interface is shown in Fig. 1. The application works with medical data in DICOM [2] and DICOM RT [3] standard. The exemplary segmentation results are presented in Figs. 3 and 4.
Wydawca
Rocznik
Strony
323--326
Opis fizyczny
Bibliogr. 17 poz., rys.
Twórcy
autor
autor
autor
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Metrologii, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, flis.edyta@gmail.com
Bibliografia
  • [1] Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.
  • [2] DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine http://medical.nema.org/
  • [3] Law M., Liu B.: DICOM-RT and Its Utilization in Radiation Therapy. J Radiographics, 29 (3), str. 655-667, 2009. DOI: 10.1148/ rg.293075172
  • [4] Sonka M., (ed.): Handbook of Medical Imaging. Vol. 2 Medical Image Processing and Analysis. SPIE-The International Society for Optical Engineering. 2000.
  • [5] Cohen L. D., Cohen I.: Finite element methods for active contour models and balloons for 2D and 3D images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 15 (11), str. 1131-1147, 1993.
  • [6] Osher S., Paragios N.: Geometric Level Set Methods in Imaging, Vision, and Graphics. Springer-Verlag, New York, 2003.
  • [7] Yoo T. S., (ed.): Insight into Images. Principles and Practice for Segmentation, Registration, and Image Analysis; A K Peters Wellesley, Massachusetts, 2004.
  • [8] Chen S., Lovelock M., and Radke R. J.: Segmenting the prostate and rectum in CT imagery using anatomical constraints. Medical Image Analysis 15 (1), str. 1-11, 2011.
  • [9] Martin S., Daanen V. and Troccaz J.: Atlas-based prostate segmentation using an hybrid registration. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 3 (6), 485-492, 2008.
  • [10] Skalski A., Zieliński T., Kukołowicz P. and Kędzierawski P.: Computed Tomography - based radiotherapy planning on the example of prostate cancer: Application of Level-Set segmentation method guided by atlas-type knowledge. Conf. ISABEL’11, ACM Digital Library, ISBN 978-1-4503-0913-4/11/10, 2011.
  • [11] Frangi A. F., Rueckert D., Schnabel J. A., Niessen W. J.: Automatic construction of multiple-object three-dimensional statistical shape models: application to cardiac modeling. IEEE Trans. Med. Imaging, 21 (9), str. 1151-1166, 2002.
  • [12] Cohen L. D.: On active contour model and balloons. CVGIP: Image Understanding, 53(2):str. 211-218, 1991.
  • [13] Blanchette J., Summerfield M.: C++ GUI Programming with Qt 4 (2nd Edition) (Prentice Hall Open Source Software Development Series). Prentice Hall, February 2008.
  • [14] Schroeder W., Martin K., Lorensen B.: The Visualization Toolkit, Third Edition. Kitware Inc. 2004.
  • [15] Ibanez, Schroeder, Ng, Cates: The ITK Software Guide, Second Edition, published by Kitware Inc. 2005.
  • [16] Malaterre M and el. al.: GDCM Reference Manual. http://gdcm.sourceforge.net/gdcm.pdf, 2008GDCM
  • [17] Preim B., Bartz D.: Visualization in Medicine: Theory, Algorithms and Applications. The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics. Morgan Kaufmann, 1 edition, June 2007.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSW4-0119-0005
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.