Retroperitoneal space organ segmentation from ct images based on the level set function

Abstract

АннотацияВ статье предложен способ решения задачи сегментации органов забрюшинного про-странства на томографических изображениях на основе функции уровня. Показан метод предварительной обработки изображения на основе нелинейного фильтра анизотропной диффузии, сглаживающего изображение при сохранении границ между сегментами. Синте-зирован алгоритм сегментации томографического изображения на основе функции уровня.Ключевые слова: сегментация, компьютерная томография, органы забрюшинного про-странства, обработка изображений, анизотропная диффузия, нелинейная фильтрация, функ-ция уровня, активный контур. ВведениеТехнологии 3D-моделирования данных компью-терной томографии (КТ) всё активнее применяются врачами в медицинской практике, значительно по-вышая информативность исследований [1 -4], об-легчая определение патологий или оптимизируя этап предоперационного планирования [5, 6]. Од-нако для некоторых клинических задач, подобных хирургическому предоперационному планирова-нию [5, 6, 9, 10], необходимо понимать трёхмерную структуру данных, что является довольно сложной задачей и во многом зависит от опыта самого вра-ча. Сегментация изображения является необходи-мым этапом обработки изображений для решения подобных задач [5, 7, 8]. Сегментированная 3D-визуализация органов человека с координатной привязкой к пациенту значительно облегчает по-нимание изображения и ускоряет процесс обучения для начинающих хирургов. 3D-представление сег-ментированных моделей органов человека является неотъемлемой частью всех хирургических симуля-торов [7, 11 -13], которые имитируют хирургиче-ские действия на виртуальных моделях.В работе рассматривается применение функции уровня для численного моделирования процесса сегментации изображений органов пациента по ре-зультатам томографического обследования. Про-цесс сегментации зависит от многих факторов, та-ких как искривление сегментированных областей, распределение интенсивностей или структура изо-бражения. Для методов на базе функции уровня ха-рактерна приспосабливаемость к параметрам ис-ходного изображения, что позволяет уменьшить сложность управления процессом сегментации ме-дицинских изображений.Цель работы: разработка алгоритма сегментации изображений органов человека по КТ-изображениям на основе функции уровня.

Hippocampus detection and calculation of its characteristics in magnetic resonance imaging of the brain

“…So in the article [13] the simplest technology of automatic recognition of emphysema of lungs by sets of two-dimensional diagnostic images of computed tomography is considered. In [14], a method for segmentation of organs of the retroperitoneal space on tomographic images based on the level function was proposed.…”