1. Реферат за темою випускної роботи зміст
2. 1. Методи виділення меж об'єктів
3. 1.1. метод Собеля
4. 1.2. метод Лапласа
5. 1.3. метод Робертса
6. 2. Методи визначення обсягу об'єкта по серії зображень
7. 2.1. Визначення геометричних розмірів об'єкта по перспективним знімкам
8. 2.2. Розрахунок геометричних параметрів по паралельних проекцій
9. 3. Програми для клінічного застосування
10. 3.1. Система Тонкий промінь
11. 3.2. Плануюча система Nucletron
12. 3.3. Плануюча система Eclipse фірми Varian
13. висновки
14. Список джерел

Реферат за темою випускної роботи

зміст

Вступ

Комп'ютерні технології займають все більше сфер життя сучасної людини, тому не дивно, що сучасна медицина активно використовує новітні наукові розробки та методи. Чим стрімкіше розвиваються технології, тим більше часу ми проводимо сидячи за екраном монітора. Застосування комп'ютерів в медицині дозволяє істотно спростити роботу лікарів, а також підвищити точність постановки діагнозу і поліпшити планування лікування пацієнтів.

Пухлини - це патологічні розростання тканин, що складаються з якісно змінених клітин, які стали атиповими щодо диференціювання, характеру росту і інших процесів. Розрізняють доброякісні та злоякісні пухлини. Лікування пухлин здійснюють різними методами в залежності від їх виду, локалізації, стадії розвитку, віку хворого та ін. В сучасному світі все більша увага приділяється застосуванню радіотерапії для лікування злоякісних новоутворень.

Променева терапія є комплексом заходів, які включають не тільки лікування, але і попередній розрахунок параметрів лікування. Послідовні етапи застосування променевої терапії:

• Комп'ютерна томографія;
• планування лікувальних полів опромінення;
• симуляція циклу променевої терапії;
• безпосередньо опромінення.

Найважливішим етапом лікування є клінічне планування. На даному етапі визначається локалізація і обсяг пухлин, проводиться їх кількісна та якісна оцінка. На підставі отриманих даних розробляється план лікування, встановлюється необхідна експозиційна доза опромінення. У свою чергу, для розробки оптимального плану лікування необхідно правильно визначити геометричні параметри новоутворення.

1. Методи виділення меж об'єктів

Виділення країв грає важливу роль в аналізі зображень і розпізнаванні образів при вирішенні проблеми комп'ютерного зору. Краї є точками перепаду значень яскравості в напівтоновому зображенні і тому важливими характеристиками зображення. Ці різкі точки переходу вказують розташування контурів об'єктів на зображеннях. Подання країв об'єктів на зображенні дозволяє зменшити кількість даних, що зберігають важливу інформацію про форму об'єктів в сцені. Виділення країв є найбільш використовуваною технологією в процесі обробки цифрового зображення. При визначенні меж об'єкта проводиться обчислення двовимірного просторового градієнта на зображенні, і виявляються області, відповідні краях. При цьому відбувається оцінка модуля градієнта в кожній точці півтонування.

Виділення країв - термін в теорії обробки зображення і комп'ютерного зору, частково з області пошуку об'єктів і виділення об'єктів, ґрунтується на алгоритмах, які виділяють точки цифрового зображення, в яких різко змінюється яскравість або є інші види неоднорідностей. Результатом виділення кордонів є набір пов'язаних кривих, що позначають межі об'єктів, граней і відбитків на поверхні, а також криві, які відображають зміни положення поверхонь. Об'єкти складаються з численних частин різних кольорових рівнів. Перепад яскравості - це чіткий безліч пікселів, що лежать на кордоні між двома областями.

Розглянемо деякі найбільш популярні методи виділення кордонів.

1.1. метод Собеля

Даний метод дозволяє виділити межі зображення шляхом накладення двох масок обертання на кожен піксель. Ці маски дозволяють виявити горизонтальні і вертикальні межі об'єктів на зображенні.

Малюнок 1.1 - Маски оператора Собеля

При роздільному накладення цих масок на піксель можна отримати значення вертикального Gy і горизонтального Gx градієнтів. Кінцеве значення визначається за формулою 2.1.

Формула 1.1 - Оператор Собеля

1.2. метод Лапласа

Для вирішення завдання виділення перепадів яскравості можна застосувати диференціальні оператори більш високого порядку, наприклад оператор Лапласа (формула 1.2).

Формула 1.2 - Оператор Лапласа

У дискретному випадку оператор Лапласа можна реалізувати у вигляді процедури лінійної обробки зображення вікном 3x3.

Малюнок 1.2 - Маски оператора Лапласа

Для фільтрування зображення досить застосування однієї із запропонованих масок. Тут значення градієнта обчислюється відразу, а не як якесь середнє після накладення двох матриць. Отже, даний метод має перевагу в відносній простоті розрахунків, однак при цьому погіршується якість контурирования зображення.

1.3. метод Робертса

У комп'ютерному зорі перехресний оператор Робертса - один з ранніх алгоритмів виділення кордонів, який обчислює суму квадратів різниць між діагонально суміжними пікселями. Це може бути виконано сверткой зображення з двома ядрами.

Іншими словами, кожен піксель одержуваного зображення обчислюється за правилом:

tmp1 = absolute_value (input_image (x, y) - input_image (x + 1, y + 1))

tmp2 = absolute_value (input_image (x + 1, y) - input_image (x, y + 1))

output_image (x, y) = Sqrt (tmp12 + tmp22)

Перетворення кожного пікселя перехресним оператором Робертса може показати похідну зображення уздовж ненульовий діагоналі, і комбінація цих перетворених зображень може також розглядатися як градієнт від двох верхніх пікселів до двох нижнім. Оператор Робертса все ще використовується заради швидкості обчислень, але він програє в порівнянні з альтернативами з його значною проблемою чутливості до шуму. Він дає лінії тонше, ніж інші методи виділення кордонів. Іноді його називають фільтром Робертса.

2. Методи визначення обсягу об'єкта по серії зображень

Визначення обсягу об'єкта - завдання досить поширене і має безліч реалізацій в різних мовах програмування. У разі, якщо ми маємо справу з правильної геометричної фігурою, дана задача вирішується досить легко по відомим математичним формулам. Однак в разі, якщо фігура неправильної форми, то виникає ряд складнощів в оцінці її обсягу.

Існує досить багато методів оцінки геометричних параметрів об'єкта по його плоским знімкам. Основною відмінністю даних методів є те, які знімки використовуються для визначення геометричних параметрів і таким чином побудови тривимірного зображення.

Розглянемо різні способи визначення геометричних параметрів об'єкта в залежності від комплексу фотографій об'єкта.

2.1. Визначення геометричних розмірів об'єкта по перспективним знімкам

Малюнок 2.1 - Перспективне проектування об'єкта W на площину P

Як видно з наведеної на рис. 2.1 ситуації, є 2 зображення об'єкта W1 і W2, отриманих з точок a1 і a2 відповідно. При вирішенні даного завдання покладається, що відомо положення ЛА щодо об'єкта. Далі за допомогою методів контурного аналізу визначаються зв'язані точки в проекціях W1 і W2, проводиться розмітка контуру проекції і розраховуються лінійні параметри об'єкта. Далі, застосовуючи векторне перетворення, можлива побудова 3D зображення об'єкта і розрахунок його обсягу.

2.2. Розрахунок геометричних параметрів по паралельних проекцій

Сучасні медичні діагностичні апарати типу МРТ і КТ проводять сканування пацієнтів і отримують деяку кількість паралельних знімків зрізів тіла.

Завдання визначення обсягу органу буде розбиватися на ряд підзадач. Головною і найбільш трудомісткою буде визначення площі поперечного перерізу органу (пухлини). Дане завдання, в свою чергу, є трудомісткою і ресурсномісткої, так як органи і тканини мають неправильні форми, і розрахунок їх площ буде проводиться методом програмного інтегрування. Так як отримані результати будуть вимірюватися в пікселях, то для отримання реальних розмірів органів необхідно здійснити переклад їх до лінійним величинам. Для цього скористаємося перевагами стандарту DICOM.

Малюнок 2.2 - Поздовжні зрізи головного мозку

Як відомо з геометрії, обсяг фігури визначається як добуток площі її поперечного перерізу на висоту. Тоді визначити обсяг пухлини або органу можна шляхом множення площі їх поперечного зрізу на відстань між послідовними зрізами. Даний метод не виключає виникнення похибок вимірювань і призводить до похибок в розрахунках, проте велика кількість зрізів веде до того, що зменшується похибка розрахунків. Сучасні комп'ютерні МРТ і КТ сканери дозволяють отримувати знімки з товщиною зрізу від 1 до 4 мм, що не впливає суттєво на результат.

3. Програми для клінічного застосування

Як зазначалося раніше, DICOM - це медичний формат зображень. Розробка і впровадження відповідних типів файлів здійснювалася з метою спрощення роботи лікарів-рентгенологів та радіологів.

Програми, які використовуються в медичних установах, часто є специфічними, і застосовуються в конкретних областях медицини. Так як в подальшому планується розробка програмного забезпечення для аналізу знімків хворих з онкологічними захворюваннями, то розглянемо кілька пакетів програм, які схвалені для клінічного застосування в онкоцентру. Додатковою опцією таких програмних продуктів є можливість планування радіологічного лікування.

3.1. Система Тонкий промінь

Система Тонкий промінь для планування дистанційної променевої терапії з джерелом 60Co була розроблена на початку 90-х років і орієнтована на технічні можливості того часу. Зокрема, вона працювала під операційною системою MS DOS і мала обмежені можливості комунікації з іншими програмними засобами. В даний час Тонкий промінь хоча і задовольняє за своїми можливостями значну частку рутинних завдань планування на одиночному поперечному зрізі пацієнта, представляється вкрай бідним з точки зору відкритості системи, підтримки інформаційних потоків і ефективного використання потужності сучасних обчислювальних засобів і багатозадачних операційних систем. Його, на жаль, до сих пір використовують в ряді національних клінік з огляду на те, що немає фінансової можливості придбання нового сучасного обладнання та програмного забезпечення. Дана система на сьогоднішній день вже морально застаріла.

3.2. Плануюча система Nucletron

Переваги даної плануючої системи:

1. Простота у використанні.
2. Щодо швидкий розрахунок дозного розподілу.
3. Можливість виведення на екран ізодози будь-якої величини.

До недоліків можна віднести наступне:

1. Робота під ОС MS-DOS.
2. Введення поперечного зрізу вручну, за шаблоном, що може не відповідати структурі внутрішніх органів пацієнта.
3. Відсутність БД, що робить неможливим збереження плану опромінення.
4. Прорахунок часу сеансу опромінення вручну.

3.3. Плануюча система Eclipse фірми Varian

Плануюча система Eclipse фірми Varian - це всебічна система, яка спрощує складність сучасної променевої терапії, розраховуючи дозное розподіл не на одному поперечному зрізі, а в об'ємної середовищі використовуючи кілька знімків. В Eclipse фізики і лікарі ретельно створюють, вибирають і перевіряють кращі плани опромінення для хворих.

Просунуті алгоритми в Eclipse точно і швидко вираховують розподіл дози для фотонів, електронів і протонів. З комбінацією модульних алгоритмів і гнучкою архітектурою Eclipse, лікар може вибрати оптимальний алгоритм для кожного окремого лікування.

Виходячи з вищесказаного, видно такі факти: дешеві вітчизняні планують системи є морально застарілими і не задовольняють сучасних потреб лікарів, а зарубіжні розробки є дуже дорогими і вимагають постійного фінансування та оновлення обладнання. Також слід зазначити, що навіть у найсучасніших планують системах виділення кордонів уражених тканин здійснюється вручну.

висновки

Різні методи контурирования об'єктів мають у своїй основі по-пикселной операції, тобто послідовно накладення різних фільтруючих масок на кожну точку зображення. Далі проводився розрахунок нових значень кольору пікселя і, таким чином, на зображенні залишалися тільки межі об'єктів. Слід також зазначити, що дані операції проводяться на зображенні в градаціях сірого.

Після порівняння результатів роботи наведених методів і оцінки труднощі реалізації був обраний метод виділення кордонів Робертса. Даний метод має найпростішу математичну модель і, що більш важливо, отримує тонкі чіткі межі об'єктів. Також даний метод є однопрохідним, що дозволяє скоротити час обробки одного зображення.

Аналіз існуючих медичних програм. Розглянуті додатки відносяться до систем планування променевої терапії. Сучасні системи планування дозволяють побудувати тривимірне зображення, розрахувати розміри уражених тканин і необхідні параметри лікування. Однак такі системи є дуже дорогими, що істотно звужує коло користувачів. Також дані системи не підтримують національні мови, що може негативно позначитися на процесі планування нестандартних випадків лікування.

Вітчизняні системи, на жаль, є на сьогоднішній день вже морально застарілими, проте такі планують системи все ще використовуються на території країн колишнього СРСР, так як матеріально-технічна оснащеність місцевих лікарень не дозволяє впроваджувати сучасні технічно вимогливі системи.

Основним завданням магістерської роботи будемо вважати створення додатка, що дозволяє створювати тривимірне зображення органу, виділяти його уражену частину, розраховувати геометричні і відносні параметри ураженої частини. Для коректного використання цього додатка необхідно розробити проектну документацію. Також необхідним є складання рекомендацій по охороні праці на робочому місці медичного фізика. Можливе доповнення магістерської роботи розширеними дослідженнями в різних областях.

При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: грудень 2014 року. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Список джерел

1. Аналіз методів виділення країв на цифрових зображеннях // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://masters.donntu.org .
2. Н. А. Чернухін, Комбінований метод детектування кордонів на рентгенографічних медичних зображеннях, що використовує методику активних контурів / Науковий журнал КубГАУ, №88 (04), 2013 року // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://ej.kubagro.ru .
3. І.О.Тітов, Г.М.Емельянов, Виділення контурів зображення об'єкта, що рухається / Вісник Новгородського державного університету №55 2010 // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://www.novsu.ru .
4. На замітку: Оператор Кенні // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://nitkl.blogspot.com .
5. Виділення країв. Сегментація зображень .// Інтернет ресурс - Режим доступу: http://courses.graphicon.ru .
6. Я. А. Фурман, Е. А. Попов, Р. В. Ерусланов Відновлення зображення 3d-об'єкта по його перспективним проекція на плоску горизонтальну поверхню / 2010р.
7. М. Г. Персова Зондування становленням поля тривимірних середовищ і проблеми інтерпретації / Сибірський журнал індустріальної математики квітень - червень, 2009. Том XII, № 2 (38).
8. Eclipse | Planning Technology // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://www.varian.com .
9. 3DSlicer // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://en.wikipedia.org .
10. Oncentra External Beam // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://www.nucletron.com .
11. Алгоритм Робертса // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://program.rin.ru .
12. Linear Contrast Stretch of Grayscale Images // Інтернет ресурс - Режим доступу: http://www.codeproject.com .