Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  drzewo oskrzelowe
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Segmentation of pulmonary vascular tree from 3D CT thorax scans
EN
This paper considers the problem of pulmonary vessels identification in thoracic 3D CT scans. In particular, the method for pulmonary vascular tree segmentation is introduced. The main idea behind the introduced method is to extract both thoracic trees together (i.e. the vascular tree and the airway tree) and then remove airway walls. Therefore, firstly segmentation of vessels and airway walls is performed using 3D region growing where the growth of the region is guided and constrained by results of random walk segmentation applied to consecutive CT slices. In particular, results of random walk segmentation of one slice are used to determine seeds for random walk segmentation of the following slice. Next step is airway tree segmentation using 3D region growing algorithm guided and constrained by the morphological gradient. Finally, morphological processing is applied in order to extend airway lumen onto airway walls and remove the overlapping regions. The main steps of the proposed approach are described in detail. Results of pulmonary vascular tree segmentation from example thoracic volumetric CT datasets provided by the introduced approach are presented and discussed. Based on a manually selected and radiologist's verified ground truth pixels and the resulting quality measures it can be concluded, that the average accuracy of the introduced approach is about 90%.
PL
Artykuł prezentuje nową koncepcję trójwymiarowego modelu ludzkiego drzewa oskrzelowego przydatnego do testowania algorytmów ilościowej analizy drzew oskrzelowych na bazie obrazów tomograficznych. Zaproponowany model został opracowany jako rozwinięcie algorytmu generowania trójwymiarowego ludzkiego drzewa oskrzelowego autorstwa Hiroko Kitaoka, Ryuji Takaki oraz Bela Suki. Model ten został rozwinięty o zniekształcenia drzewa oskrzelowego oraz zakłócenia w obrazie objętościowym. Prezentowana koncepcja została zaimplementowana w postaci komputerowych algorytmów generujących trójwymiarowe, objętościowe obrazy drzew oskrzelowych. Artykuł prezentuje również wyniki działania zaimplementowanych algorytmów, wpływ parametrów na właściwości generowanych drzew oraz przydatność wygenerowanych modeli do testowania procedur ilościowej analizy oskrzeli na bazie obrazów tomograficznych.
EN
The article presents a new conception of 3D human bronchial tree model which is useful to test algorithms for quantitative analysis of bronchial tubes based on tomographic images. The proposed model has been developed as an extension of the algorithm to generate the human bronchial tree by Hiroko Kitaoka, Ryuji Takaki and Bela Suki, The new model has been extended with geometrical deformations of branches and procedure which iteratively add noise and smooth a tree in voxel space. The presented conception has been implemented in the form of computer algorithms which generate 3D images of bronchial trees in voxel space. The article presents results of the implemented algorithms which are more like the segmented, real, bronchial trees than model Kitaoka, Takaki and Suki. Moreover the authors prezent influence of the algorithm parameters on the results and usefulness of the generated models for testing procedures of quantitative analysis of bronchial trees.
PL
Ilościowa analiza ludzkich drzew oskrzelowych składa się z kilku kroków: segmentacji drzewa, szkieletyzacji, dekompozycji drzewa i anatomicznego etykietowania, generacji przekrojów prostopadłych i na końcu wykonania właściwych pomiarów. Każdy z kroków wymaga użycia innych algorytmów przetwarzania obrazów, a ich wynik ma silny wpływ na jakość uzyskanych pomiarów. W artykule autorzy przetestowali cztery algorytmy wyznaczania kierunku stycznej do dowolnego punktu dyskretnej krzywej trójwymiarowej, które mogą zostać zastosowane w problemie analizy ilościowej oskrzeli. Krzywe dyskretne reprezentujące całe oskrzele oraz wyznaczone kierunki stycznych są wykorzystywane w procesie generacji przekrojów poprzecznych drzewa. Są to często krzywe o nieregularnym kształcie będącym wynikiem niedoskonałości procesu szkieletyzacji. Dlatego ich analiza jest znacznie utrudniona. Artykuł prezentuje podstawowe koncepcje algorytmów oraz ich działanie w zastosowaniu do obiektów sztucznych o znanych parametrach oraz w zastosowaniu praktycznym do krzywej powstałej na bazie ludzkiego drzewa oskrzelowego.
EN
Quantitative description of an airway tree consists in application of several steps: segmentation of the tree, skeletonization, decomposition and anatomical labelling, cross section generation and finally quantitative measurements. Each step needs to use different kinds of image processing algorithms and their results have strong impact to quality of the final measurements. In the paper authors tested four methods for tangent estimation of 3D volumetric curves which can be used in bronchial trees analysis. 3D curves and tangent directions are used to generate cross sections of the tree. Therefore curves can be irregular and very hard to analysis. The paper presents basic concepts of the algorithms and their application to two artificial object with known parameters and real application to curve generated based on real human airway tree.
4
EN
Quantitative analysis of the human airway trees is a challenge in image processing and analysis. Results obtained in previous work on this subject are still not sufficient and they need improvements. Quantitative description of an airway tree consists in application of several steps: segmentation of the tree, skeletonization, decomposition and anatomical labelling, cross section generation and finally quantitative measurements. Each step needs to use different kinds of image processing algorithms. The most works were performed on different segmentation strategies, however skeletonization algorithms are still not enough tested and they require attention. Moreover, skeleton has very large impact on the quality of quantitative measurement of a bronchial tree. In the paper authors tested three skeletonization methods which are based on thinning - the most popular skeletonization approach. However, each algorithm uses different thinning strategy. The paper presents basic concepts of the algorithms and discussion about their primary features based on acquired results from real human CT images.
PL
Ilościowa analiza ludzkich drzew oskrzelowych jest wyzwaniem z punktu widzenia analizy i przetwarzania obrazów. Uzyskane do tej pory wyniki są ciągle niedoskonałe i wymagają ulepszeń. Ilościowa analiza drzew oskrzelowych składa się z kilku kroków: segmentacji drzewa, szkieletyzacji, dekompozycji drzewa i anatomicznego etykietowania, generacji przekrojów prostopadłych i na końcu dokonania pomiarów. Każdy z kroków wymaga użycia innych algorytmów przetwarzania obrazów. Najwięcej badań wykonano nad problemem segmentacji drzewa. Jednakże algorytmy szkieletyzacji są ciągle zbyt mało przebadane i wymagają większej uwagi. Co więcej, uzyskany szkielet ma bardzo duży wpływ na jakość dokonanych pomiarów. W artykule, autorzy przetestowali trzy algorytmy szkieletyzacji bazujące na pocienianiu - najbardziej popularnym podejściu do szkieletyzacji. Każdy z algorytmów wykorzystywał inną strategię pocieniania. Artykuł prezentuje podstawowe koncepcje algorytmów oraz dyskusje na temat ich podstawowych właściwości bazując na wynikach przeprowadzonych eksperymentów.
PL
Niezawodna segmentacja ludzkich drzew oskrzelowych ze zbiorów wolumetrycznych pochodzących z tomografii komputerowej (CT) jest ważnym elementem analizy danych w zastosowaniach klinicznych. W tym artykule został zaprezentowany nowatorski algorytm segmentacji drzewa oskrzelowego bazujący na geometrii i topologii dyskretnej. Proponowana metoda jest w pełni automatyczna, i posiada zalety dobrze zdefiniowanych pojęć matematycznych. Otwory występują w ścianach oskrzeli z wielu powodów np. są wynikiem szumów. Otwory są częstym problemem w poprzednio zaprezentowanych metodach, wykorzystujących rozrost obszaru i mogą powodować wyciek algorytmów segmentacji do otaczających oskrzela części płuc. Nowoczesność prezentowanego algorytmu polega na zastosowaniu dedykowanego algorytmu zamykania otworów, który zamknie wszystkie występujące otwory w drzewie oskrzelowym. Wyniki eksperymentów wykazały, że algorytm jest niezawodny i generuje wyniki dokładne oraz dobrej jakości.
EN
Reliable segmentation of a human airway tree from volumetric computer tomography (CT) data sets is the most important step for further analysis in many clinical applications. In this paper the original airway segmentation algorithm based on discrete topology and geometry is presented. The proposed method is fully automated and takes advantage of well defined mathematical notions. Holes occur in bronchial walls due to many reasons, for example they are results of noise. Holes are common problem in previously proposed methods because in some areas they can cause the segmentation algorithms to leak into surrounding parenchyma parts of a lung. The novelty of the approach consist in the application of a dedicated hole closing algorithm which closes all disturbing holes in a bronchial tree. The experimental results showed that the method is reliable and generate good quality and accurate results.
PL
W artykule rozważono problem segmentacji drzewa oskrzelowego z trójwymiarowych tomogramów klatki piersiowej. W szczególności dokonano porównania dwóch autorskich algorytmów wykorzystujących segmentację przez rozrost obszaru. Pierwsza z rozważonych metod w celu uniknięcia wycieku do płuc wykorzystuje algorytm zamykania otworów, druga - rozrost obszaru ograniczony przez gradient morfologiczny. W artykule przedstawiono i przedyskutowano również porównanie wyników obu metod uzyskanych dla przykładowych danych.
EN
In this paper problem of airway tree segmentation from 3D CT chest scans was considered. Especially comparison of two authors' algorithms was provided. The algorithms are 3D region growing approaches. The first method uses hole closing algorithm in order to avoid leakages into the lungs. The second approach guides and constrains region growing by morphological gradient. Results of both considered methods for exemplary data are presented and discussed.
PL
Przeprowadzono symulację przepływu powietrza oraz depozycji cząstek stałych w rozwidleniu drzewa oskrzelowego człowieka. Wykorzystano do modelowania różne krzywe oddechowe odpowiadające stanom normalnym i patologicznym. Otrzymano obrazy pola przepływu , profile stężenia cząstek stałych oraz obszary zwiększonej depozycji cząstek. Zaobserwowano powstawanie silnych zawirowań płynu przy przejściu od fazy wdechu do wydechu.
EN
Simulations of air flow and deposition of solid particles in the bifurcation of human bronchial tree has been provided. The respiratory curves corresponding to chosen normal and pathological cases of breathing were used. Structures of gas flow, concentration profiles of aerosol particles and “hot spots” of deposition are presented as the results of calculations. Strong circulations of the gas flow were observed at the transition from inspiration to expiration of breathing cycle.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.