ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГРАММНЫХ ПАКЕТОВ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ТОМОГРАММ ГОЛОВНОГО МОЗГА И КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ТКАНЕЙ
Казанкова Ольга Сергеевна, Казначеева Анна Олеговна
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Аннотация. Рассмотрены задачи сегментации медицинских изображений, методы идентификации однородных областей, проанализированы особенности специализированных программных пакетов. Выполнена сегментация белого и серого веществ головного мозга для модельных и экспериментальных изображений, рассчитаны чувствительность и избирательность. Показано, что наилучший результат при автоматической сегментации достигается в случае модельных изображений; для экспериментальных данных точность определяется зашумленностью изображений, неоднородностью сигнала и контрастностью.
Ключевые слова и фразы: томография, сегментация, морфометрия, количественная оценка, серое вещество, белое вещество, программные пакеты, tomography, segmentation, morphometry, quantitative assessment, gray matter, white matter, software packages
Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать .
Список литературы:
Антонова А. С. Сегментация магнитно-резонансных томограмм коленного сустава // Альманах современной науки и образования. 2014. № 10 (88). С. 18-21.
Воронков Л. В., Труфанов А. Г., Фокин В. А. и др. Возможности воксель-базированной морфометрии в диагностике неопухолевых заболеваний головного мозга // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2012. № 1. С. 203-207.
Казанкова О. С., Казначеева А. О. Возможности программных пакетов сегментации МР-томограмм для количественной оценки тканей // Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2012. Т. 2. № 2 (6). С. 227-229.
Казначеева А. О. Разработка методов и средств шумоподавления в томографии: автореф. дисс. … к.т.н. СПб., 2006. 19 с.
Никитин О. Р., Пасечник А. С. Оконтуривание и сегментация в задачах автоматизированной диагностики патологий // Методы и устройства передачи и обработки информации. 2009. № 11. С. 300-309.
Сенюкова О. В., Лукин А. С., Ветров Д. П. Автоматическая сегментация срезов мозга мыши, окрашенных по NISSL, основанная на обучении с учителем по разметке из атласа // Программирование. 2011. Т. 37. № 5. С. 39-48.
Трофимова Т. Н., Парижский З. М., Суворов А. С., Казначеева А. О. Физико-технические основы рентгенологии, компьютерной и магнитно-резонансной томографии. Фотопроцесс и информационные технологии в лучевой диагностике. СПб.: Издательский дом СПбМАПО, 2007. 192 с.
Bankman I. N. Handbook of Medical Imaging, Processing and Analysis. Academic Press, 2000. 901 p.
Germond L., Dojat М., Taylor C., Garbay C. A Cooperative Framework for Segmentation of MRI Brain Scans // Artificial Intelligence in Medicine. 2000. Vol. 20. P. 77-93.
Pham D. L. Robust Fuzzy Segmentation of Magnetic Resonance Images // Proceedings of the 14th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems. Baltimore, USA, 2001. P. 127-131.
English
