Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

New approach to prostate diagnosis - perfusion CT images analysis using "life belt" method

Śmietański J., Tadeusiewicz R.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2012

|

Vol. 8, no. 1

145--158

EN

The most important task that could improve the efficacy of managing the prostate cancer (PCa) is to develop the technique which will be able to detect an existing PCa even in cases when currently used methods are insufficient. It is supposed that the perfusion computed tomography technology (p-CT) can improve the diagnosis of early PCa. Unfortunately, the perfusion prostate images are very difficult to analyze especially for doctors who are not enough experienced with such a kind of images. Therefore there is a need to find a computational method which could help the doctors to make the decision whether the prostate cancer exists or not and (if the results are positive) to correctly point out the cancerous region. In research which results are presented in the paper we analyzed a great number of prostate images derived from over 50 patients with proven or suspected PCa. We propose the new method, named “life-belt” which has significant potential for identifying cancerous regions.

2

Discriminatory Power of Co-Occurrence Features in Perfusion CT Prostate Images

Śmietański J., Tadeusiewicz R.

Machine Graphics and Vision

|

2010

|

Vol. 19, No. 2

185-199

EN

This paper presents an algorithm used to improve the effectiveness of early prostate cancer (PCa)detection. The necessity for using such a computational method lies in the fact that although perfusion computed tomography (p-CT) is considered a good technique for the detection of early PCa, the p-CT prostate images are very difficult to interpret manually by radiologists. We hereby propose a methodology for computational analysis of p-CT prostate images based on textural coefficients derived from co-occurrence matrices and their 21 coefficients. The selection of only a few of the considered features ensures the necessary balance between matching set of already known images and new, not yet clear cases. The proposed algorithm for automatic differentiation of the healthy area of the image from the cancerous region was tested on a set of 59 prostate images. Although the results were not entirely satisfactory (86% correct recognitions), this method may be considered as the base for the development of a better algorithm.

3

Texture analysis in perfusion images of prostate cancer-A case study

Śmietański J., Tadeusiewicz R., Łuczyńska E.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2010

|

Vol. 20, no 1

149-156

EN

The analysis of prostate images is one of the most complex tasks in medical images interpretation. It is sometimes very difficult to detect early prostate cancer using currently available diagnostic methods. But the examination based on perfusion computed tomography (p-CT) may avoid such problems even in particularly difficult cases. However, the lack of computational methods useful in the interpretation of perfusion prostate images makes it unreliable because the diagnosis depends mainly on the doctor's individual opinion and experience. In this paper some methods of automatic analysis of prostate perfusion tomographic images are presented and discussed. Some of the presented methods are adopted from papers of other researchers, and some are elaborated by the authors. This presentation of the method and algorithms is important, but it is not the master scope of the paper. The main purpose of this study is computational (deterministic and independent) verification of the usefulness of the p-CT technique in a specific case. It shows that it is possible to find computationally attainable properties of p-CT images which allow pointing out the cancerous lesion and can be used in computer aided medical diagnosis.

4

Perfusion CT in prostate cancer diagnostic – comparative discussion

Śmietański J., Tadeusiewicz R.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2010

|

Vol. 6, no. 12

37--42

EN

The improvement of tomographic techniques such as spiral tomography, multi-slice tomography and finally perfusion computed tomography (p-CT) methods allow us to acquire not only anatomical but also functional information about diagnosed internal organs. This state-of-the-art technique becomes more and more applicable, enabling fast evaluation of larger and larger fragments of the body without significant increasing of unnecessary radiation and the amount of injected bolus. The usefulness of the p-CT diagnostic in detection of early prostate cancer (PCa) is still debatable. During last decade there was only few publications concerning this problem. In addition those works lead to completely different conclusions. However, as it is shown in this article, most of those research was held on too little non-representative groups of patients. In addition, some of the statistical interpretations of the results were insufficient or incorrect. In this article we show a counterexample to reasoning described in one of those works.

PL

Dynamiczny rozwój technik tomografii komputerowej, takich jak tomografia spiralna, wielorzędowa, czy w końcu perfuzyjna tomografia komputerowa (p-CT) sprawia, że obecnie możliwe jest uzyskanie nie tylko precyzyjnych danych anatomicznych poszczególnych organów wewnętrznych, ale też określenie ich funkcjonowania. Wraz z postępującym rozwojem, technologia p-CT staje się coraz bardziej użyteczna, umożliwiając szybką diagnozę coraz większych fragmentów ciała bez znaczącego wzrostu przyjętej dawki promieniowania czy ilości zastosowanego środka kontrastowego. Tym niemniej przydatność tej metody (p-CT) w diagnozie wczesnego raka prostaty jest wciąż dyskusyjna. W ciągu ostatniej dekady pojawiło się zaledwie kilka prac dotykających tego problemu, a prace te prowadziły do sprzecznych wniosków. W niniejszym artykule dokonano porównania tych dotychczas opublikowanych prac, wskazując na fakt, iż większość badań prowadzona była na bardzo niewielkiej, niereprezentatywnej grupie pacjentów, a statystyczna analiza wyników była czasem niewystarczająca lub błędna. Istotnym elementem naszej pracy jest wskazanie kontrprzykładu wykazującego błędne rozumowanie w jednej z przytoczonych tutaj publikacji.

5

Perfusion computed tomography in the prostate cancer diagnosis

Śmietański J.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2010

|

Vol. 6, no. 12

31--35

EN

One of the main causes of – still high – mortality among patients who suffer from the prostate cancer is the too late detection of its presence. The existing diagnostic difficulties induce to seek new, better diagnostic methods, for example specific biomarkers or advanced imaging techniques. One of the proposals with the potential to increase an early detection of prostate cancer is the perfusion computed tomography. This method has been tested for some years in the Oncology Center, Cracow. Unfortunately, the perfusion prostate images are not clear and difficult to interpret. Therefore an attempt was made to develop algorithms using the image processing and pattern recognition techniques, which – as it seems – can greatly facilitate the process of searching the correct cancer location. The results of the proposed algorithm are promising, but the test data were not fully representative, because of too few cases, including few healthy patients analyzed. Hence the need for more research on a larger group of patients is obvious. It means that the simple method for automatic verification of the proposed locations with confirmed indications made using another technique, must be created. The most reliable verification technique is a histological evaluation of postoperative specimens. However, it cannot be used in all cases, also a different plane of imaging makes additional difficulties.

PL

Jedną z głównych przyczyn wciąż wysokiej śmiertelności wśród chorych na raka prostaty jest zbyt późne wykrycie obecności tego nowotworu. Istniejące trudności diagnostyczne skłaniają do poszukiwania nowych, lepszych metod, np. specyficznych biomarkerów czy technik zaawansowanej diagnostyki obrazowej. Jedną z propozycji mających potencjał do zwiększania wykrywalności wczesnego raka prostaty jest perfuzyjna tomografia komputerowa. Metoda ta od kilku lat testowana jest w krakowskim oddziale Centrum Onkologii. Jednak perfuzyjny obraz sterczą jest mało wyrazisty i trudny w interpretacji, dlatego podjęto próbę opracowania algorytmów wykorzystujących techniki komputerowego przetwarzania i rozpoznawania obrazów, co - jak się wydaje - może wydatnie ułatwić proces poszukiwania i właściwej lokalizacji nowotworu. Zaproponowany algorytm uzyskał obiecujące wyniki na danych testowych, te jednak nie do końca były reprezentatywne, uwzględniały bowiem zbyt małą liczbę przypadków, w tym mało osób zdrowych. Stąd konieczność rozszerzenia badań na szerszą grupę pacjentów, co wiąże się z potrzebą opracowania prostej metody automatycznej weryfikacji wskazań algorytmu z potwierdzoną inną metodą lokalizacją nowotworu. Najbardziej wiarygodną metodą porównawczą jest ocena histopatologiczna preparatów pooperacyjnych. Nie może być ona jednak stosowana u wszystkich pacjentów, a odmienna płaszczyzna obrazowania nastręcza dodatkowych trudności.

6

System automatycznego wykrywania i lokalizacji raka stercza na obrazach perfuzyjnej tomografii komputerowej

Śmietański J., Tadeusiewicz R.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2010

|

T. 14, z. 1

133-143

PL

Obecnie stosowane procedury diagnostyczne w kierunku wykrycia bądź wykluczenia raka prostaty u mężczyzn są niewystarczające i często bywają zawodne. Nadzieję na zwiększenie skuteczności diagnozy w szczególnie trudnych przypadkach daje technika perfuzyjnej tomografii komputerowej. Metoda ta, będąca wciąż w fazie rozwoju, pozwala na pomiar parametrów przepływu krwi przez badaną tkankę, co uwidaczniane jest na barwnych dwuwymiarowych obrazach, tzw. "mapach parametrycznych". W pracy przedstawiono metodologię i algorytmy umożliwiające automatyzację interpretacji takich właśnie obrazów prostaty. Automatyzacja ta może nie tylko skrócić czas i zmniejszyć koszty diagnozy, ale przede wszystkim ułatwia podjęcie obiektywnej decyzji, niezależnej od subiektywnych ocen zależnych od doświadczenia czy indywidualnych właściwości wzroku diagnosty. Zaproponowana procedura została przetestowana na licznej grupie obrazów pochodzących od rzeczywistych pacjentów, a otrzymane rezultaty wskazują na możliwość stworzenia kompleksowego systemu pozwalającego na zwiększenie skuteczności i pewności stawianej diagnozy.

EN

Detection and localization of the prostate cancer is difficult problem in general case. For this purpose the new method of medical imaging named perfusion computed tomography (p-CT) can be used. Nevertheless images registered by means of p-CT technology are difficult for interpretation, especially when interpretation must be earned by computer instead of experienced professional radiologist. In paper new algorithms for p-CT images automatic interpretation are presented and discussed. Using proposed algorithms both detection and localization of the prostate cancer can be performed. After general description of proposed methods illustrative case study is presented. For proper solution of the problem under consideration the original method for region of interest (ROI) localization is proposed. Such method named "life belt method" can be assessed as simple and effective and therefore it can be recommended for analysis of perfusion computed tomography prostate cancer images.