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:  rozrost obszaru
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper presents a concept of image processing and analysis algorithms for an automatic assessment of hydrocephalus in children's brain. Presented research was inspired by the medical need for tools performing an automatic (or at least semi-automatic) detection and quantitative evaluation of this lesion. Algorithms for precise segmentation of hydrocephalus and determination of its volume from three dimensional CT brain scans were introduced. Specifically, for brain and hydrocephalus segmentation, region growing approach was proposed. Results of applying the developed method to real CT data sets were presented and discussed. The analysis of the results show that in future, the proposed algorithms can be helpful tool for diagnosis of hydrocephalus.
PL
W niniejszym artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania algorytmów przetwarzania i analizy obrazów do automatycznej oceny i diagnostyki wodogłowia u dzieci. Inspiracją do badań była potrzeba stworzenia skutecznych narzędzi do automatycznej (lub co najmniej półautomatycznej) detekcji i ilościowej oceny tego schorzenia dla potrzeb współczesnej neurochirurgii. Artykuł zawiera opis opracowanych algorytmów segmentacji obszaru wodogłowia oraz całego mózgu metodą rozrostu obszaru, a także przedstawia algorytm obliczający stosunek objętości zmiany chorobowej do objętości całego mózgu. Niniejszy artykuł prezentuje rezultaty zastosowania proponowanych algorytmów do rzeczywistych danych obrazowych pochodzących z tomografu komputerowego. Analiza otrzymanych rezultatów pokazuje, że proponowane algorytmy mogą stanowić użyteczne narzędzie diagnostyczne do detekcji i oceny wodogłowia u dzieci.
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.
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.