ДонНТУ>
Портал магістрів ДонНТУ
Факультет: Комп'ютерних інформаційних технологій і автоматики
Спеціальність: Спеціалізовані комп’ютерні системи
Проблема точного і своєчасного визначення різних захворювань, зумовила необхідність створення і розробки всіляких діагностичних методів. Одним з сучасних методів є променева діагностика. З розширенням парку високотехнологічних медичних діагностичних пристроїв променевої діагностики, званих також пристроями медичної візуалізації (цифрові рентгенівські системи, комп'ютерні, магнітно-резонансниє томографи, системи ультразвукової діагностики і так далі), проблема автоматизації процесу аналізу медичних цифрових зображень стає усе більш актуальною. Наявність зображення в електронній формі дозволяє виконувати досить складну комп'ютерну обробку, наприклад, накладення зображень комп'ютерного томографа і магнітно-резонансного томографа і так далі, значно поліпшуючу можливість постановки діагнозу і ухвалення рішень про лікування пацієнта. Комп'ютерний аналіз дозволяє забезпечити якісніший результат, за рахунок істотного розширення можливостей фахівців. Звичайна томографія не завжди дозволяє добитися цього, головним чином тому, що "інформаційна ємкість" зображення у багато разів перевершує можливості "витягання" її за допомогою візуального аналізу лікарем. Так вживання комп'ютера дозволяє проводити масштабування цифрових зображень, згладжування, контрастування, фільтрацію, виділення зон інтересу, побудова гістограм зрізу. Для практичної медицини це означає значне розширення можливостей розпізнавання патологічних перебувань на ранніх стадіях поразки.
Актуальність вивчення теми захворювань підшлункової залози не викликає сумнівів. Захворюваність підшлункової залози постійно зростає, особливо серед чоловіків у віці 30-60 років і займає 4 місце в структурі онкологічної смертності, тому медичні центри, де проводиться подібного вигляду діагноста, потребують програмного забезпечення, яке дозволить фахівцям диференціювати пухлини, оцінювати і прогнозувати можливий стан пацієнта. З року в рік кількість ракових захворювань неухильно зростає. Серед первинних захворювань виділяють гострий і хронічний панкреатит, кісти і пухлини підшлункової залози. Комп'ютерна томографія (КТ) допомагає детально досліджувати внутрішні органи, виявити пухлину і уточнити міру її поширення. Крім того, КТ дає можливість зробити прицільну пункцію підозрілого на пухлину вогнища в підшлунковій залозі.
Метою даної роботи є розробка методів автоматизації аналізу комп'ютерних томограм. Сучасний аналіз комп'ютерних томограм повинен містити наступні етапи: фільтрацію зображення, регулювання яскравості і контрастності, а також оконтуріваніє і виділення об'єктів. Вироблятиметься розрахунок параметрів об'єктів (їх розміри, площа, число об'єктів, їх яскравість) і постановка діагнозу.
Підшлункова залоза розташовується в глибині верхньої частини черевної порожнини. Схемно вона складається з голівки, тіла і хвоста. Значення підшлункової залози в організмі дуже велике. У тканині залози виробляються ферменти, речовини, що беруть участь в переварюванні білків, жирів і вуглеводів, вони виділяються в загальну протоку підшлункової залози, а потім потрапляють в 12-перстную кишку, де і надають свою фізіологічну дію на їжу. Крім того, в підшлунковій залозі є спеціалізовані клітки, що виробляють гормон інсулін, який, потрапляючи в кров, регулює обмін цукру в організмі. Недостатність виділення цього гормону наводить до такого серйозного захворювання як цукровий діабет. Різні захворювання підшлункової залози в основній своїй масі виявляються схожими ознаками. Це болі, діспептічеськие розлади і деякі загальні прояви. Болі виникають в підкладкової ділянки живота, лівому підребер'ї або бувають такими, що оперізують, віддають під ліву лопатку, в спину. Болі можуть бути нападоподібними і постійними, вони посилюються після переїдання, вживання жирної, гострої і смаженої їжі, алкоголю. Тепло підсилює болі, вживання холоду декілька зменшує. Болі слабшають також при деяких вимушених положеннях хворого - сидячи, зігнувшись вперед; лежачи на боці з притягнутими до грудей колінами.У лівому підребер'ї при обмацуванні живота може бути хворобливість. З діспептічеських ознак найбільш характерні нудота і блювота, а також проноси. При захворюваннях підшлункової залози часто буває невмотивоване виражене зниження апетиту, зниження ваги. В даний час для діагностики застосовують нєїнвазівний метод - рентгенівську ядерно-магнітно-резонансную, комп'ютерну томографію (КТ). При КТ за допомогою детекторів, що переміщаються, і рентгенівської трубки отримують картину поперечних прицільних тонких зрізів томографій всього тіла на вибраних рівнях. КТ є єдиним методом, що дозволяє отримати пряме зображення підшлункової залози. Метод КТ використовується для діагностики гострого і хронічного панкреатиту, кіст і пухлин підшлункової залози.
При цифровій обробці зображень зазвичай використовується його вистава в пам'яті у вигляді матриці пікселів f(n1,n2), 1<=m1 <= N, 1<= m2 <= N2. Обробка зображення в загальному випадку полягає у виконанні якого-небудь перетворення вказаної матриці, в результаті якого формується набір її числових характеристик або нове оброблене зображення. Перетворення може стосуватися значень елементів або їх координат, виконуватися над матрицею в цілому, групою елементів або як кожним елементом окремо.
Усереднюючий фільтр - фільтр, який реалізовує операцію локального усереднювання, в якій значення яскравості кожного пікселя замінюються на середнє всіх значень яскравості в будь - якому оточенні, визначеному за допомогою маски згортка. Наприклад, візьмемо оточення 3x3 для пікселя (i j), отримаємо:
Коли для усереднющего фільтру використовується маска свертки NxN, значення N контролює «кількість» фільтрації. З його збільшенням зменшується кількість шуму на зображенні, але в той же час втрачаються і деталі. Тому при виборі конкретного значення N і маски згортка необхідно шукати компроміс між потрібним рівнем фільтрації і кінцевою деталізацією зображення.
Підвищення/зниження яскравості - це, відповідно, складання/віднімання значення яскравості з деяким фіксованим значенням, також в межах від 0 до 255; при цьому обов'язково необхідно контролювати вихід нового значення каналу за кордони діапазону 0..255.
Виділення контурів об'єктів здійснюється пороговим методом. У основі цього методу лежить знаходження кордонів, які є кривими на зображенні, уздовж яких відбувається різка зміна яскравості або її похідних по просторових змінах. Виділення кордону об'єкту зводиться до аналізу пікселів об'єкту, яке виробляється за принципом восьми зв'язаність[3]. Крапка вважається тією, що належить контуру, якщо одночасно виконуються дві умови: P>1. Ця крапка належить об'єкту (в даному випадку має яскравість 255);
2. Ця крапка має хоч би одну сусідню крапку, яка не належить об'єкту (в даному випадку має яскравість 0).
Оконтуріваніє здійснюється по наступному алгоритму:
1. Оконтуріваніє починається з верхнього лівого краю томограм;
2. Відбувається пошук першої крапки, в якій відбувається перепад яскравості, вона є початком першого контура;
3. Для даної крапки за принципом восьми зв'язаності здійснюється пошук сусідніх крапок, в яких також здійснюється перепад яскравості. Вони також входять в даний контур. Процес триває до знаходження всіх точок даного контура;
4. Після формування контура здійснюється пошук крапки, в якій відбувається перепад яскравості, але яка не була включена в який-небудь контур. Ця крапка дає початок новому контуру;
5. Кроки 3 і 4 повторюються до тих пір, поки всі крапки, які є граничними, не будуть включені в контури;
6. Здійснюється підрахунок числа об'єктів, а також визначається їх площа і розміри;
7. Отримані контури наносяться на початкове зображення для візуалізації знайдених об'єктів.
У своїй роботі я намагатимуся вибрати найбільш оптимальні методи контрастування і фільтрації з тих, які використовуються у вже існуючих системах обробки томограм. Використовуючи методи бінаризації і оконтуріванія, я виділяю на томограмі об'єкти, визначаю їх розміри і площу. На підставі даного підходу, розробляється комп'ютерна система.
Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений Ч.1.//Соросовский образовательный журнал, №2, 1996, с. 118-124.
Агапов И.А., Кашкин В.Б. Обработка изображений: методические указания, ч. 1,2//Красноярскийгос.ун-т, Красноярск, 1994.
Претт У. Цифровая обработка изображений: в 2-х книгах. Кн.2. -М.:Мир,1982
Разработка методов и алгоритмов обработки УЗИ-эхограмм печени для диагностики гепатита.
Автор: Мартыновской Ю.С.
Научный руководитель: Адамов В.Г.
Разработка специализированной системы обработки изображений на базе нейронных сетей Кохонена.
Автор: Тупикиной С.В.
Научный руководитель: Скобцов Ю. А.
Разработка методов и алгоритмов обработки медицинских изображений с использованием методов искусственного интеллекта.
Автор: Близкой О.В.
Научный руководитель: Скобцов Ю. А.
"Компьютерная обработка изображений". Конспект лекций.
Обработка изображений с использованием библиотеки Intel Image Processing Library.
Консультационный центр matlab.
Описание применения matlab при обработке изображений.
Цифровая обработка изображений. Теоретический раздел.
Компьютерная томография.