An algorithm for joint and bone localization in USG images of rheumatoid arthritis

• Autorzy: Popowicz A. , Kurek A. R.

Warianty tytułu

PL

Algorytm wyznaczania położenia stawu oraz kości w obrazach USG palców dłoni

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The assessment of degree of joint inflammation using USG imaging is a challenging task, and thus the results may differ between experts. Therefore, the evaluation of images by a computer program may be a vital solution for objective assessment of disease progression. In this paper an original pipeline, developed for precise estimation of bone line and joint location in USG images, is proposed. The presented set of methods provides valuable input for further classification tools, which will aim at identification and rating of the degree of joint inflammation.

PL

Ocena stopnia zapalenia stawów palców dłoni z wykorzystaniem obrazów USG jest zwykle trudnym zadaniem i może być różna w zależności od eksperta analizującego obrazy. Z tego względu analiza wykorzystująca program komputerowy stanowić może obiektywny wskaźnik progresu choroby. W artykule zaprezentowano zestaw procedur przetwarzania obrazów, umożliwiający wykrycie położenia kości oraz stawu w obrazach USG. Wyniki zwracane przez algorytm stanowią istotną podstawę do dalszych kroków, mających na celu wykrycie oraz gradację stopnia zapalenia.

Słowa kluczowe

EN

medical image processing; segmentation

PL

przetwarzanie obrazów medycznych; segmentacja

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 37, nr 3B
• Strony: 7--19
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Popowicz A.

• Silesian University of Technology, Institute of Automatic Control, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Poland

autor

Kurek A. R.

• Jagiellonian University Astronomical Observatory, ul. Orla 171 30-244 Kraków, Poland

Bibliografia

• 1. Węgrzyn S.: Podstawy automatyki. PWN, Warszawa 1978.
• 2. Østergaard M., Ejbjerg B., Szkudlarek M.: Imaging in early rheumatoid arthritis: roles of magnetic resonance imaging, ultrasonography, conventional radiography and computed tomography. Best Practice & Research Clinical Rheumatology, 2005, vol. 19(1), p. 91÷116.
• 3. Østergaard M., Edmonds J., McQueen F., Peterfy C., Lassere5 M., Ejbjerg B., Bird P., Emery P., Genant H., Conaghan P.: An introduction to the EULAR–OMERACT rheumatoid arthritis MRI reference image atlas. Annals of the Rheumatic Diseases, 2005, vol. 64, p. i3÷i7.
• 4. Terslev L., Torp-Pedersen S., Savnik A., von der Recke P., Qvistgaard E., Danneskiold-Samsøe B., Bliddal H.: Doppler ultrasound and magnetic resonance imaging of synovial inflammation of the hand in rheumatoid arthritis: a comparative study. Arthritis & Rheumatism, 2003, vol. 48(9), p. 2434÷2441.
• 5. Kulbacki M., Segen J., Habela P., Janiak M., Knieć W., Fojcik M., Mielnik P, Wojciechowski K.: Collaborative Tool for Annotation of Synovitis and Assessment in Ultrasound Images. International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2014.
• 6. Mielnik P.: Brief information on research work implemented under the MEDUSA project. Norsk Rheumabulletin, 2013, vol 4, p. 3.
• 7. Segen J., Kulbacki M., Wereszczyński K.: Registration of Ultrasound Images for Automated Assessment of Synovitis Activity. Intelligent Information and Database Systems, 2015, vol. 9012, p. 307÷316.
• 8. Segen J., Kulbacki M., Wereszczyński K., Wojciechowski K.: Optimization of Joint Detector for Ultrasound Images Using Mixtures of Image Feature Descriptors. Intelligent Information and Database Systems, Intelligent Information and Database Systems, 2015, vol. 9012, p. 277÷286.
• 9. Wereszczynski K., Segen J., Kulbacki M., Mielnik P., Fojcik M., Wojciechowski K.: Identifying a joint in medical ultrasound images using trained classifiers. International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2014.
• 10. Kulbacki M., Segen J., Habela P., Janiak M., Knieć W., Fojcik M., Mielnik P., Wojciechowski K.: Collaborative Tool for Annotation of Synovitis and Assessment in Ultrasound Images. International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2014.
• 11. Borgefors G.: Distance transformations in digital images. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 1986, vol. 34, no. 3, p. 344÷371.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).