ДонНТУ   Портал магистров

Титова Анастасия Юрьевна

Факультет компьютерных наук и технологий

Кафедра компьютерной инженерии

Специальность Специализированные компьютерные системы

Специализированная компьютерная система обработки термомаммографических изображений

Научный руководитель: д.т.н., проф. и зав.кафедры АСУ Скобцов Юрий Александрович

Резюме Биография Реферат Библиотека Ссылки Отчет о поиске Индивидуальный раздел

Реферат по теме «Специализированная компьютерная система обработки термомаммографических изображений»

Содержание

• Введение
• 1. Общая постановка задачи
• 2. Обзор существующих систем диагностики рака на основе термографии
• 3. Обзор современных методов обработки термоммамографических изображений
• 4. Расчет диагностических признаков и реализация методов обработки термограмм
• 5. Структура специализированной компьютерной системы
• Выводы
• Список источников

Введение

Компьютерная диагностика в современном мире является едва ли не самым распространенным методом диагностики общего состояния организма, а также его отдельных органов и систем. Обширность современных проблем диагностики и лечения заболеваний молочной железы определяется их масштабностью, распространенностью и социальной значимостью. Рак груди — это довольно разнородная группа злокачественных новообразований. В зависимости от вида рака, его размеров, положения, особенностей роста, наличия метастазов и некоторых других параметров будут разными и тактика лечения, и прогноз заболевания.

Есть три способа, при помощи которых мы можем диагностировать рак молочной железы на ранней стадии:

1. Проведение осмотра молочной железы самой женщиной.
2. Клиническое обследование.
3. Маммография.

В дифференциальной диагностике контактная термография играет важную роль, а именно, в выявлении заболеваний молочной железы и постановке предварительного диагноза.

1. Общая постановка задачи

Актуальность

На сегодняшний день рак молочной железы (РМЖ) у женщин вышел на лидирующие позиции, и является вторым по смертности после рака легких. Поэтому диагностика заболеваний на ранней стадии позволяет значительно снизить смертность пациентов после лечения. Важную роль при этом играет средства и методы диагностики, определение их возможностей и пределов, поиск значимых элементов в маммологии при массовом скрининге [5]. У рентгеновского скрининга известны такие недостатки: большое число ложноположительных диагнозов, увеличение необоснованного числа биопсий и операций [8‒10]. Некоторые авторы отмечают низкую чувствительность и специфичность метода, увеличение лучевой нагрузки на МЖ, что само по себе может индуцировать РМЖ [11].

Цели и задачи

Рассмотреть современные методы обработки цифровых термографических изображений в диагностике рака молочной железы. Построение модели по данным термографии молочной железы (МЖ) и ее анализ дает дополнительный критерий для диагностирования заболевания без вредного воздействия на организм пациента. Программная реализация на основе обработки термомаммографических изображений позволяет решить задачу обнаружения, выделения и анализа, значимых для постановки диагноза объектов.

Объект диагностики

Объектом исследования является МЖ. В частности, нас интересуют заболевания МЖ и полученные в ходе предварительной диагностики термограммы такого вида, как на рис. 1.a) ниже. Термограмма — это температурная карта участка или всего тела человека, отображаемая в виде изображения.

Рисунок 1 — а) Термограмма здоровых МЖ;        б) Термограмма с РМЖ справа.

Предполагаемая научная новизна

Новизной в данном проекте является построение трехмерной модели молочной железы на основе диагностических признаков, а ее анализ позволяет получить дополнительный критерий для постановки диагноза. Данный метод позволит вывести дифференциальную диагностику с помощью контактной термографии на новый уровень. Также в рамках данной работы были определены такие диагностические показатели, как максимальное локальное превышение и максимальная локальная асимметрия. На их основе мы выделяем границы аномальных зон, как на рис. 1.б).

2. Обзор существующих систем диагностики рака на основе термографии

Термография базируется на измерении теплового инфракрасного излучения тела и дает истинную температуру только самого верхнего слоя кожи толщиной 2‒3 мм [4]. В медицинской практике апробированы четыре разновидности тепловой диагностики: жидкокристаллическая, дистанционная инфракрасная, контактная термография и радиотермометрия.

Анализ материалов о контактной термографии показал ее универсальность и большую эффективность по сравнению с другими видами дифференциальной диагностики. Ведущими производителями термографов в мире являются: ООО «ИРТИС/IRTIS» (Россия, Москва), ООО «Современные медицинские технологии» (Россия, Самара), Medtronic (США, Миннеаполис), TWI (США, Ливерноис) и в Украине — НПФ «Ультракон» (Киев), ООО «Фикс» (Луганск). Системы на основе термограмм, представлены такими устройствами, как тепловизионный компьютерный комплекс ТВ-03К [1], Диаграф ДОТ-1, термограф контактный цифровой (ТКЦ_1), который изображен на рисунке 2. Эти системы имеют сходный принцип работы аппаратного комплекса и понятный пользовательский интерфейс. Самым успешным в цифровой обработке является ТКЦ_1, разработанный Донецким физико-техническим институтом им. А.А. Галкина НАН Украины совместно с Донецкой городской клинической больницей № 2 «Энергетик» для обследования МЖ, предстательной железы, костей и суставов.

Рисунок 2 — Внешний вид ТКЦ_1

Возможности специализированных компьютерных систем (СКС) диагностики РМЖ

Преимуществом СКС диагностики РМЖ на основе термографии является их пригодность для широкомасштабного скрининга, который предполагает способность таких устройств за минимальное время и с максимальной достоверностью получать температурные карты нужного участка тела.

При этом методы и устройства диагностики представляют собой абсолютно безопасные для здоровья, как пациентов, так и медицинского персонала — компактные, мобильные, простые и удобные в эксплуатации комплексы.

Они способны обеспечивать регистрацию малых температурных градиентов и распределений не только на коже, но и внутри организма [5], и в полной мере использовать преимущества дифференциальной диагностики (т.е. сравнения термограмм симметричных участков тела) при видимой экономичности.

Благодаря уникальной способности инфракрасной съемки визуализировать метаболические процессы в груди, при долгосрочных исследованиях наблюдались чрезвычайно ранние предупредительные сигналы (иногда даже за 10 лет до возможного обнаружения с помощью какого-либо иного метода). Именно эту задачу можно решать с помощью полученных аномальных инфракрасных снимков. К тому же, он является единственным наиболее важным маркером высокого риска рака МЖ в настоящее время и в обозримом будущем.

3. Область применения компьютерной обработки термомаммографических изображений

В области автоматизации обработки термограмм исследования направлены на решение следующих задач [4]:

1. Расширение объема и точности диагностических показателей и анализа тонких свойств термограмм.
2. Разработка интегральных методов оценки термограмм.
3. Определение целесообразности использования термографии при проведении массовых обследований и профилактических осмотров.
4. Создание банка данных термограмм пациентов.
5. Выделение термографических признаков с последующим переходом к классификации патологии и постановки диагноза компьютерными методами.
6. Построение моделей МЖ для более углубленной диагностики.

Современные методы обработки термограмм

Качественными характеристиками устройств диагностики РМЖ на основе термографии являются температурные показатели исследуемого участка и температурные карты в виде изображения. Эти характеристики получают первичную статистическую обработку. Можно выделить следующие математические методы моделирования и обработки:

• интерполяция и усреднение температур;
• выделение границ аномальных зон при симметричном сравнении показателей температуры в правой и левой МЖ;
• нахождение градиентов, доверительных интервалов распределения температуры;
• построение гистограмм и изотерм;
• максимальное локальное превышение над средней температурой правой и левой МЖ;
• максимальная локальная асимметрия;
• корреляция и диаграмма рассеяния;
• сканирование термограмм и увеличение резкости;
• сглаживающая фильтрация, контрастирование, кадрирование;
• методы Кенни, Собеля, Роберта и д.р для выделения областей интереса [2];
• выделение границ бинарных объектов, вращение [2];
• построение 3D модели МЖ.

Метод Кэнни можно описать следующим образом:

1. Изображение сглаживается гауссовым фильтром с заданным стандартным отклонением m для сокращения шума.
2. В каждой точке вычисляется градиент  и направление края . Для нахождения  и  можно использовать любой метод. Точки перепада определяются как точки локального максимума градиента.
3. Точки, определенные в пункте 2, стимулируют рост перепада на изображении модуля градиента. После этого алгоритм отслеживает максимумы этих перепадов и присваивает нулевое значение точкам, которые не принадлежат перепаду. В результате на изображении строится тонкая линия, которая показывает контур. Этот процесс называется немаксимальным подавлением. Затем пикселы перепада подвергаются пороговой обработке с использованием двух порогов T1 и T2, причем T1 < T2. Если их величина больше T2, то они называются «сильными», а пикселы, значения которых входят в интервал [Т1, Т2] , называются «слабыми».
4. Алгоритм завершает соединение, добавляя к сильным пикселам слабые, которые 8-связны с сильными [2].

4. Расчет диагностических признаков и реализация методов обработки термограмм

Важнейшую роль в диагностике МЖ играют диагностические признаки. Остановимся подробнее на некоторых таких, как максимальное локальное превышение над средней температурой правой и левой МЖ и максимальная локальная асимметрия.

Первый параметр вычисляется следующим образом: рассчитываются средние температуры локальных областей термограммы, ограниченных сканирующим пятном выбранного размера, и определяются превышения этих локальных средних над средней температурой железы; максимальное из этих превышений и является значением параметра, который заносится в соответствующую таблицу, пример которой представлен далее. Этот параметр рассчитывается для пяти размеров сканирующего пятна [3]: — максимальное локальное превышение; , где Tav — средняя температура МЖ, Tavl(i) — средняя температура i-ой локальной области. Для найденного максимального локального превышения определяются квадрант, в котором оно расположено, и расстояние от его центра до центра соска. Если включен режим отображения указателей аномальных зон, то на термограмме зона максимального локального превышения выделяется окружностью, как показано на рис. 1.б).

Второй признак вычисляется следующим образом: последовательным сканированием термограммы рассчитываются средние температуры симметричных локальных областей, ограниченных сканирующим пятном выбранного размера, и определяются разности этих средних. Из всех разностей выбирается наибольшая для каждого из доступных пяти размеров сканирующего пятна. Модули этих максимальных разностей выводятся в таблицу, в которой дополнительный столбец справа поясняет, в какой стороне расположен локальный очаг гипертермии [3]: — максимальная локальная асимметрия, где i — позиция текущей области; j — позиция симметричной в другой МЖ.

Ниже табл. 1 представлены площади зон отклонения от средней температуры термограммы для каждой из желез, рассчитанные в процентах к полной площади термограммы соответствующей МЖ.

Таблица 1. Диагностические признаки для локализации зон гипертермии

ЗD Визуализация молочной железы

Важным для диагностики молочной железы является построение 3D модели в виде полусферы МЖ, полученной из 2D термограммы. После получения такой модели становится возможным проведение из точек гипертермии и гипотермии, перпендикуляров длиной равной разнице температур в симметричной области второй МЖ, как показано на рис. 3 [7].

Рисунок 3 — Перпендикуляры, длина которых в см эквивалентна С из таблицы

Источником тепла может быть опухоль или воспаление, которые имеют разные геометрические размеры и формы. Множество таких перпендикуляров визуально представляет их вид. При этом перпендикуляры опускаются из точек, которые соответствуют полученным значениям разности температур, т.е. с поверхности модели МЖ. Другие концы перпендикуляров соединены между собой и образуют представленную на рисунке фигуру. В случае РМЖ перпендикуляры должны быть направлены в одну область (очаг гипертермии или гипотермии), как видно на рис. 4‒5. В случае мастита определенного направления не имеется, и фигура получается большого размера. На рис. 4 отображается предположительный вид модели МЖ, первый вариант в 2D представлении, второй — в виде объемного изображения. Экспериментально данный метод будет исследоваться на термограммах с заранее известным и проверенным другими средствами диагнозом. При положительном результате, предполагается углубленное изучение зависимости направления перпендикуляров от формы и биологической структуры тканей МЖ.

Рисунок 5 – Модель молочной железы с очагом гипотермии
(анимация: 9 кадров, 5 циклов повторения с задержкой между кадрами около 0,5 сек., 207 килобайт)

5. Структура специализированной компьютерной системы

1. На вход системы поступают данные в виде термографических карт, с показателями температуры МЖ каждого датчика.
2. В ходе компьютерной диагностики параметры проходят первичную статическую обработку, в результате которой формируются диагностические признаки.
3. Диагностические признаки заносятся в протокол и используются для визуализации молочной железы и постановки диагноза.
4. Результат — эффективная и точная дифференциальная диагностика и возможность применения системы для массового скрининга.

Ожидаемые результаты спроектированной компьютерной системы

• увеличение чувствительности и специфичности контактной термографии;
• уменьшение временных затрат;
• предоставление системой возможности сохранения результатов диагностики.

Выводы

В процессе исследования рассмотрены методы вычисления диагностических признаков рака молочной железы — отклонений от нормы температуры и локальной асимметрии. Обусловлена необходимость для диагностики РМЖ построение объемной модели МЖ. Программная реализация и апробация в лечебном учреждении показала, что методы выделения областей с патологией на основе термографии являются эффективными, достаточно точными и могут с успехом использоваться в дифференциальной диагностике заболеваний молочной железы.

Список использованной литературы

1. Ткаченко А.Ю. Клиническая термография (обзор основных возможностей) / А.Ю. Ткаченко, М.В. Голованова, А.М. Овечкин — Нижний Новгород, 1998 г.
2. Титова А.Ю. Цифровая обработка изображений в маммографии. — Сборник материалов II Всеукраинской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Том 3) — Донецк, 2011 г.
3. Приходченко В.В. Применение контактного цифрового термографа ТКЦ-1 в диагностике заболеваний молочных желез — Руководство для врачей. / В.В. Приходченко, Ю.В. Думанский, О.В. Приходченко, В.А. Белошенко, В.Д. Дорошев, А.С. Карначёв — Донецк, 2007 г.
4. Розенфельд Л.Г. Дистанционная инфракрасная термография в онкологии. Онкология. / Л.Г. Розенфельд, Н.Н. Колотилов — 2001 г. — т. 3., № 2‒3., с. 103‒106.
5. Белошенко В.А. Комплекс аппаратуры для ранней диагностики онкологических заболеваний методом контактной цифровой термографии. / В.А. Белошенко, В.В. Приходченко, В.Д. Дорошев, А.С. Карначёв — Наука та інновації № 5. — 2007 г.
6. Cockburn W. Nondestructive testing of humanbreast. // www.breastthermograpy.org/SRIE.htm.
7. Титова А.Ю. Специализированная компьютерная система обработки термоммамографических изображений. — Сборник материалов II Всеукраинской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Том 1). — Донецк, 2012 г.
8. Пономарев И.О. Медицинский скрининг — проблемы, перспективы и возможности применения в онкологии // Онкология. — 2001. —Т. 3, № 2‒3. — c. 203‒206.
9. Орлов О.А. Медицинские и экономические аспекты маммологических профилактических осмотров женщин // Казанский мед, журнал. — 2001. — Т. 82, № 5. — c. 388‒391.
10. Семиглазов В.Ф. Промежуточные результаты программы Россия (Санкт-Петербург) / ВОЗ по оценке эффективности самообследования молочных желез/ Вопросы онкологии. / В.Ф. Семиглазов, В.М. Моисеенко, С.А. Проценко и др. — 1996. — Т. 42, № 4.— c.49‒55.
11. Skrabanek P. Shadows over screening mammography // Clin.Radiol. — 1989. — 40, № 1. — Р. 4‒5.

*На момент написания данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: декабрь 2012 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

К началу