Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  intelligent medical image processing and understanding
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule zaprezentowano techniki semantycznego indeksowania danych obrazowych w medycznych bazach danych z wykorzystaniem grafowych formalizmów lingwistyki matematycznej. Zaproponowane rozwiązania w głównej mierze predestynowane są do wizualizacji pochodzących z obrazowania CT (przestrzennych rekonstrukcji unaczynienia wieńcowego), niemniej jednak przedstawiona metodologia może również stanowić bazę dla innej klasy obrazów medycznych.
XX
The wide spread of multimedia medical databases has shown that the problem of storing and effectively searching for images containing specific disease cases that are significant for medical diagnostics is still fraught with great difficulties. The paper presents semantic indexing techniques in medical imaging databases using graph-based mathematical linguistic formalisms. The proposed solutions are mainly predestined for visualizations obtained from diagnostic examinations with the use of computed tomography (spatial reconstructions of the coronary vascularisation), but the presented methodology can also be a basis for a different class of medical images. The first section describes the methods and limitations in the context of storing and searching for data in medical databases of contemporary systems. The second section presents the historical background and discusses examples of systems. The third section describes next steps of the proposed methodology, which is additionally shown in Fig. 3. The last section summarizes the proposed solutions in the context of other systems and indicates further research directions. The obtained results confirm the possibility of using the proposed solutions in the specialized medical databases.
PL
W artykule zaprezentowano nowe podejście do automatycznego rozumienia obrazów medycznych na przykładzie zobrazowań unaczynienia wieńcowego uzyskiwanych w trakcie badań spiralną tomografią komputerową (CT). W szczególności przedstawiono próby wykorzystania lingwistycznych metod strukturalnej analizy obrazów w postaci algorytmów grafowych, wykorzystywanych do tworzenia systemów wspomagania diagnostyki medycznej, a także kognitywnej analizy i rozumienia zobrazowań medycznych tętnic wieńcowych serca. Uzyskane wyniki potwierdzają duże znaczenie zaproponowanych rozwiązań w diagnostyce choroby niedokrwiennej serca.
EN
The paper presents a novel approach to analysis of CT (computed tomography) coronary artery images based on automatic image understanding paradigm. In particular there will be presented attempts at using linguistic methods of structural image analysis in the form of graph algorithms to develop a new type of systems for the cognitive analysis and understanding of images. Such methodology will be described on an example of detection of pathological changes in coronary arteries of the heart. The problem undertaken is important because the identification and location of significant stenoses in coronary vessels is a widespread practical task. The first section describes the current state of computer-assisted therapeutic decisions taken by the doctors. The second section shows the difficulties faced by developers of systems supporting the work of diagnosing physicians. The third section describes in detail the next steps in modeling and then searching for lesions in coronary arteries (Fig. 2). The fourth section presents analysis of the effectiveness of the proposed solutions which in the set of imaging data reached about 85%. The summary presents the advantages of this technique, in particular graph languages for describing shape features that can effectively be used for modeling and semantic descriptions of occurring pathological changes. The obtained results confirm the importance of the proposed methods in the diagnosis of coronary heart disease.
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.
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.