Сегментация томографических изображений грудной клетки человека для автоматизированного выделения и визуализации тромбов в легочной артерии

СЕГМЕНТАЦИЯ ТОМОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ ЧЕЛОВЕКА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫДЕЛЕНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ТРОМБОВ В ЛЕГОЧНОЙ АРТЕРИИ Д.В.Лазарев, П.В.Мельников1, И.А.Пестунов1 Новосибирский государственный университет 1Институт вычислительных технологий СО РАН E-mail: pestunov@ict.nsc.ru Тромбоэмболия легочной артерии (ТЭЛА) – это закупоривание легочной артерии или ее ветвей тромбами (сгустками крови). Это относительно распространенная сердечно-сосудистая патология, она часто приводит к летальному исходу: примерно один случай на тысячу населения в год [1]. Без лечения смертность при ТЭЛА составляет около 30%; постановка диагноза с проведением эффективной терапии снижает смертность до 2-8% [2]. Основным средством диагностики ТЭЛА является компьютерная томографическая ангиография: внутривенное введение контрастного вещества с последующей процедурой компьютерной томографии. Результатом этой процедуры является упорядоченный набор изображений (так называемых «срезов»). Вследствие наличия контрастирующего вещества, артерии выделяются на «срезах» ярко-белым цветом, а тромбы – серым (рис. 1). Данный метод позволяет получить детальную модель кровотока с точностью до 0.5 мм. Рис. 1. Пример томографического снимка (слева) и фрагмент тромба, обведенный красным цветом (справа). Тромб обладает двумя ключевыми характеристиками – занимаемым объемом и типом артерии, в которой он расположен (главная, долевая, сегментарная и др.). По ним эксперты могут сделать выводы о ходе заболевания. В настоящее время автоматизированные методы оценки этих параметров отсутствуют; медицинскому персоналу приходится вручную анализировать томографические снимки и определять необходимые характеристики «на глаз». В докладе представлен метод и комплекс программ для автоматизированной локализации и оценки объема тромбов в легочных артериях на основе данных компьютерной томографической ангиографии. Программный комплекс позволяет построить трехмерную визуализацию выделенных тромбов. Для автоматического выделения тромбов на изображении используется метод наращивания областей [3,4], модифицированный для обработки трехмерных изображений, каковыми, по сути, являются результаты томографической ангиографии. В методе используется «обучающая выборка» – выделенные экспертом области, предположительно относящиеся к тромбам. Алгоритм заключается в последовательном наращивании обучающих областей за счет соседних с ними пикселей. Критерием для добавления пикселя к выделенной области является значение некоторой меры схожести (например, модуль разности между яркостью пикселя и усредненной яркостью области). Исследования показали, что области на изображении, соответствующие тромбам, не являются однородными по яркости и обладают выраженной текстурой. Поэтому простые пороговые методы сегментации, не учитывающие локальные особенности пикселей, приводят к неудовлетворительным результатам. В данной работе, наряду с яркостью пикселя, используется информация о распределении яркостей в некоторой его окрестности. Для этого вычисляются гистограммы заданной окрестности классифицируемого пикселя и обучающей выборки. В качестве критерия близости между пикселем и обучающей выборкой используется расстояние между полученными гистограммами. Экспериментальные исследования показали, что среди распространенных функций близости гистограмм (абсолютный угол, евклидова метрика, модуль разности мод, критериальная функция Колмогорова, модуль разности выборочных средних и др.) наилучший результат обеспечивает манхеттенская метрика. Для построения трехмерной визуализации результатов используется метод трассировки лучей [5]. Этот метод обеспечивает высокую степень фотореалистичности изображения, его вычислительная сложность слабо зависит от сложности сцены, он допускает возможность распараллеливания вычислений. На базе описанных алгоритмов разработан программный комплекс с графическим интерфейсом. Комплекс предназначен для автоматизированной локализации и оценки объема тромбов в легочных артериях по результатам компьютерной томографической ангиографии. Кроме двумерной проекции, пользователю доступна интерактивная трехмерная проекция. Построение трехмерного изображения осуществляется методом трассировки лучей. В процессе исследования были также рассмотрены другие способы построения изображения, в частности, метод марширующих кубов [6]. Разработанный программный комплекс использовался для анализа изображений, полученных с помощью аппарата Toshiba MEC CT3 [7] (рис. 2). Автоматизация процесса обработки томографических изображений позволяет существенно упростить диагностику ТЭЛА и повысить качество результатов. а б в Рис. 2. Результат выделения тромба (а) и трехмерная визуализация области с тромбом (б) и без него (в). Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (гранты № 14-07-31320-мол_а). Библиографический список Geerts W.H., Code K.I., Jay R.M., Chen E., Szalai J.P. A prospective study of venous thromboembolism after major trauma // The New England J. of Medicine. 1994. Vol. 331 (24). P. 1601-1606. Kroegel C., Reissig A. Principle mechanisms underlying venous thromboembolism: epidemiology, risk factors, pathophysiology and pathogenesis // Respiration. 2003. Vol. 70, N 1. P. 7-30. Гонсалес Р., Вудс М. Цифровая обработка изображений. Техносфера, 2006. С. 812. Стругайло В.В. Обзор методов фильтрации и сегментации цифровых изображений // Электронное научное издание «Наука и образование». 2012. DOI: 10.7463/0512.0411847- http://thchnomag.edu.ru/411847.html. Roth S.D. Ray Casting for Modeling Solids // Computer Graphics and Image Processing. 1982. Vol. 18, Is. 2. P. 109-144. William E.L., Harvey E.C. Marching Cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm // Computer Graphics. 1987. Vol. 21, N 4. P. 163-169. Manual: DICOM conformance statement for Toshiba whole-body X-ray CT scanner. Tokyo: Toshiba Medical Systems Corporation, 2006. 144 p. Сведения авторов Лазарев Денис Викторович – магистрант, дата рождения: 08.01.1992 г. Мельников Павел Владимирович – аспирант, дата рождения: 26.12.1988 г. Пестунов Игорь Алексеевич – зав. лабораторией, к.ф.-м.н., доцент, дата рождения: 26.03.1955 г. Вид доклада: устный.

Похожие:

	Тестовые задания для проведения первого этапа первичной аккредитации... Показатели измерений длины тела, массы тела, окружности грудной клетки, окружности головы человека называются		Система цифровой регистрации изображений комплект программного обеспечения Программный документ “Руководство оператора” содержит Руководство оператора по использованию “Комплекса программ для получения и...
	Система цифровой регистрации изображений комплект программного обеспечения Программный документ “Руководство системного программиста” содержит сведения о “Комплексе программ для получения и визуализации данных,...		Система цифровой регистрации изображений комплект программного обеспечения Программный документ “Руководство системного программиста” содержит сведения о “Комплексе программ для получения и визуализации данных,...
	Тесты для межуточного уровня знаний по специальности «врач общей практики» При рентгенографии грудной клетки для хронического обструктивного бронхита характерны		Подготовка к обычным рентгенологическим исследованиям Рентгенография костей черепа, шейного и грудного отдела позвоночника, органов грудной клетки, конечностей подготовки не требует
	Квалификационные тесты по детской хирургии вторая категория Москва, 2010г Чтобы правильно трактовать имеющиеся изменения, необходимо произвести рентгенографию грудной клетки в положении		Клинические рекомендации (протокол) по оказанию скорой медицинской... Утверждены на заседании Правления общероссийской общественной организации «Российское общество скорой медицинской помощи» 23 января...
	Клинические рекомендации (протокол) по оказанию скорой медицинской... Утверждены на заседании Правления общероссийской общественной организации «Российское общество скорой медицинской помощи» 23 января...		Изображени Ационных системах. В данном докладе описываются проблемы и методы, связанные с использованием аппаратного ускорения, Opengl и шейдеров...
	Описание предмета закупки Включение в монтаж любых полиграфических сигналов (экг, эмг, эог, дыхание [ороназальный поток, экскурсия грудной клетки, экскурсия...		Техническое задание на компьютерный электроэнцефалограф Параметр Включение в монтаж любых полиграфических сигналов (экг, эмг, эог, дыхание [ороназальный поток, экскурсия грудной клетки, экскурсия...
	Программа предполагает работу над индивидуальными и коллективными проектами на занятиях При появлении цифровых ресурсов человечество получило огромное количество цифровых изображений. У людей появилась большая потребность...		Экзаменационные тесты для студентов лечебного факультета I курс по... Дополнение к клеточной теории о происхождении каждой клетки из другой клетки сделано в 1858 г
	Указатель расстояний Вашего объектива и оптимальными приёмами создания изображений самого высокого качества. При надлежащем обращении и осторожности,...		Тема урока: «Создание фрактальных изображений средствами Photoshop. Запись макросов.» «Обработка графических изображений» 11 класс Карпызина Вита Валерьевна гбоу школа №477