Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie metody zbiorów poziomicowych do wyodrębniania struktur naczyniowych w obrębie nerki w celu minimalizacji inwazyjności zabiegów onkologicznych

100%

Bugajska K. , Skalski A. , Drewniak T. , Gajda J.

tom R. 91, nr 5

68-71

W artykule zaproponowano zastosowanie algorytmów przetwarzania obrazów w celu wyodrębnienia struktur naczyniowych zlokalizowanych w obrębie nerki. Możliwość identyfikacji tętnic odżywiających guza nerki pozwala na jego usunięcie bez ryzyka wystąpienia urazu niedokrwiennego i przyczynia się do maksymalnego zabezpieczenia czynności nerki. Minimalizacja inwazyjności zabiegu usunięcia guza jest także korzystna dla pacjenta. Badania rozpoczęto od segmentacji struktur naczyniowych preparatów anatomicznych. Do ich wyodrębnienia zastosowano progowanie z histerezą, co pozwoliło na otrzymanie funkcji inicjalizującej dla metody zbiorów poziomicowych. Otrzymane wyniki potwierdziły skuteczność doboru metody - wizualnie ciągłość tych struktur była lepiej odtworzona względem samej binaryzacji, a granice obiektów były odpowiednio odwzorowane. Dodatkowo, analiza ilościowa polegająca na porównaniu otrzymanych wyników działania algorytmu z ręcznymi obrysami okazała się zadawalająca, co skłania do kontynuacji badań mogących stanowić o renoprotekcji.

In the article we have proposed an application of several image processing algorithms to extract renal vessels. Earlier identification of the tumor feeding arteries facilitates conducting a zero-ischemia partial nephrectomy and preservation of renal function. This minimally invasive procedure is also beneficial for a patient. The study began with vascular structures segmentation of anatomical preparations. To do this hysteresis thresholding was applied to three dimensional computer tomography images. It allowed to obtain an initialization function for subsequently applied segmentation method – i.e. the level set method. The results confirmed the effectiveness of described methods - visually, in comparison to initial binarization, the acquired structures continuity had been found better and the objects boundaries were properly mapped. In addition, quantitative analysis involving the comparison of segmentation results with manual ones had been found satisfactory, that encourages to continue further research.

Kidney Segmentation in CT Data Using Hybrid Level-Set Method with Ellipsoidal Shape Constraints

100%

Skalski A. , Heryan K. , Jakubowski J. , Drewniak T.

tom Vol. 24, nr 1

101--112

With development of medical diagnostic and imaging techniques the sparing surgeries are facilitated. Renal cancer is one of examples. In order to minimize the amount of healthy kidney removed during the treatment procedure, it is essential to design a system that provides three-dimensional visualization prior to the surgery. The information about location of crucial structures (e.g. kidney, renal ureter and arteries) and their mutual spatial arrangement should be delivered to the operator. The introduction of such a system meets both the requirements and expectations of oncological surgeons. In this paper, we present one of the most important steps towards building such a system: a new approach to kidney segmentation from Computed Tomography data. The segmentation is based on the Active Contour Method using the Level Set (LS) framework. During the segmentation process the energy functional describing an image is the subject to minimize. The functional proposed in this paper consists of four terms. In contrast to the original approach containing solely the region and boundary terms, the ellipsoidal shape constraint was also introduced. This additional limitation imposed on evolution of the function prevents from leakage to undesired regions. The proposed methodology was tested on 10 Computed Tomography scans from patients diagnosed with renal cancer. The database contained the results of studies performed in several medical centers and on different devices. The average effectiveness of the proposed solution regarding the Dice Coefficient and average Hausdorff distance was equal to 0.862 and 2.37 mm, respectively. Both the qualitative and quantitative evaluations confirm effectiveness of the proposed solution.