Сегментация медицинских изображений
Конференция: XXII Международная научно-практическая конференция «Научный форум: инновационная наука»
Секция: Медицина и фармацевтика
XXII Международная научно-практическая конференция «Научный форум: инновационная наука»
Сегментация медицинских изображений
Segmentation of medical images
Grigory Volkov
student of the magistracy, Mari State University, Russian Federation, Yoshkar-Ola
Ksenia Volkova
student of the magistracy, Mari State University, Russian Federation, Yoshkar-Ola
Аннотация. В данной статье рассмотрены основы сегментации медицинских изображений. Для предоперационного планирования необходимо изучать структуру, полученную на основе трехмерных данных. В основном такие данные представляются в виде трехмерных массивов, состоящих из вокселей. Для построения воксельных моделей чаще всего используются изображения КТ.
Abstract. In this article basics of segmentation of medical images are covered. For preoperative scheduling, it is necessary to study the structure received based on three-dimensional data. Generally, such data are presented in the form of the three-dimensional massifs consisting of voxels. For construction the voxel of models images of CT are most often used.
Ключевые слова: сегментация; компьютерная томограмма; магнитно-резонансная томограмма; трехмерная визуализация; предоперационное планирование; обработка изображения; сегментированные органы; анатомические структуры; операционное вмешательство; воксельная модель; рентгенологические исследования.
Keywords: segmentation; the computer tomogram; the magnetic and resonant tomogram; three-dimensional visualization; preoperative scheduling; processing of the image; the segmented bodies; anatomical structures; operational intervention; voxel model; X-ray inspections.
В медицине технологии для трёхмерного моделирования органов на основе компьютерных томограмм (КТ) получают все больше распространение с каждым годом. Они увеличивают информативность исследований и облегчают обнаружение патологий [1]. Также трехмерная визуализация способствует оптимизации предоперационного планирования [2].
Для такого планирования необходимо изучать структуру, полученную на основе трехмерных данных. Данная задача является весьма сложной и в большей степени зависит от опыта практикующего хирурга [3]. Для облегчения данного процесса применяются различные методы сегментации, которые обрабатывают исходные изображения [4]. Создание трехмерных сегментированных органов пациента во многом облегчает обучение начинающих хирургов. Сегментация анатомических структур пациента может быть применена для хирургических симулятор, в которых можно проводить виртуальное вмешательство на этапе планирования операции [5].
Существуют различные методы сегментации, используемые для получения органов человека на основе результатов компьютерной томографии. На процесс сегментации томографических исследований влияют многие факторы, основными из них являются сегментированных областей, распределение интенсивностей или структура изображения [6].
Сегментация медицинских изображений является одной из центральных задач в медицинской визуализации. Она может быть использована для выделения тканей, органов, сосудистых сетей, а также различного рода патологических изменений. В основном такие данные представляются в виде трехмерных массивов, состоящих из вокселей (от англ. voxel — volumetric pixel). Каждому элементу присваивается уникальная метка, которая присваивает соответствие этого вокселя к той или иной анатомической структуре. Таким образом, создается множество меток. Полученный трехмерный массив чисел представляет собой воксельную модель [7].
Для построения воксельных моделей чаще всего используются изображения КТ, представлявшие собой рентгенологические исследования. Такие данные получается путем непрямого измерения ослабления рентгеновских лучей, проходящих через исследуемую часть тела человека. За определённое время короткими промежутками фиксируется изображение органов пациента. В конечном итоге получаются слои высокого пространственного разрешения. После обработки этих данных можно визуализировать анатомию в трёхмерном виде. При сегментации исследования КТ имеют преимущества перед исследованиями магнитно-резонансных томографов.
Во-первых, это более качественное отображение изображений. Датчики компьютерных томографов имеют меньшую чувствительность непроизвольных движений обследуемого в процессе сканирования. Таким образом уменьшается вероятность появления артефактов дыхания, пульсации и т. д. Во-вторых, КТ-изображений всегда имеют фиксированный диапазон, при этом существует ограничения диапазона отдельных анатомических структур [8]. В-третьих, КТ получает изображение любых размеров. МРТ в силу своих технических ограничений имеет малый размер зон сканирования. Им, чаще всего получают отдельные фрагменты тела [9].
Изображения, полученные при помощи компьютерной томографии, позволяют отобразить рентгеновскую плотность различных типов тканей. Для их описания существует специализированная шкала Хаунсфилда (HU). Она рассчитывает свои единица измерения от рентгеновской плотности воздуха равна − 1000 HU до плотности воды – 0 HU.
В заключение, можно сказать, что сегментация является актуальной задачей в медицинской визуализации. Существует множество различных способов получения интересующей структуры, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Задача сегментации необходима на этапе предоперационного планирования для подготовки более высококвалифицированного персонала.
