Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Компьютерный анализ медицинских изображений, полученных различными физическими методами

Диссертация: Компьютерный анализ медицинских изображений, полученных различными физическими методами
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Актуальность такого направления, как анализ и обработка медицинских изображений имеет два аспекта. Во-первых, это — быстрое развитие медицинской диагностической техники, основывающейся на новых применениях физических методов исследований: компьютерная томография (КТ), радионуклидные (однофотонная эмиссионная компьютерная томография, ОФЭКТ) исследования, магнитно-резонансная томография (МРТ… Читать ещё >

Компьютерный анализ медицинских изображений, полученных различными физическими методами (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава I. Обзор литературы
  • Глава II. Техника совмещения
    • 2. 1. Получение данных и их преобразование
      • 2. 1. 1. Особенности измерения томографических данных
      • 2. 1. 2. Основные элементы при подготовке и проведении исследований
    • 2. 2. Метод совмещения трехмерных томографических изображений
    • 2. 3. Методы визуализации, обработки и анализа совмещенных томографических изображений
      • 2. 3. 1. Основные методы визуализации при проведении исследований по совмещенным томографическим данным
      • 2. 3. 3. Базовые преобразования данных об изображении при его визуализации
      • 2. 3. 4. Выбор метода визуализации совмещенных данных
  • Глава III. Методы анализа и отображения результатов при исследовании совмещенных трехмерных томографических данных и результатов их обработки
    • 3. 1. Измерение координат и значений в точке
    • 3. 2. Измерение расстояний
    • 3. 3. Измерение углов
    • 3. 4. Выбор зоны интереса
    • 3. 5. Статистические измерения по зоне интереса
    • 3. 6. Гистограмма по зоне интереса
    • 3. 7. График по строке, столбцу или произвольной линии изображения
    • 3. 8. Измерение объемов
    • 3. 9. Обработка результатов измерений
    • 3. 10. Дополнительные методы измерений
    • 3. 11. Результаты применения алгоритмов слияния и визуализации
  • Глава IV. Методика анализа и планирования растяжимости тканей над экспандерами
  • Глава V. Клинические примеры
    • 5. 1. Клинический пример использования программы анализа биомедицинских изображений
    • 5. 2. Клинический пример использования программы компьютерного моделирования растяжения тканей над экспандером
  • Выводы

Актуальность проблемы.

Актуальность такого направления, как анализ и обработка медицинских изображений имеет два аспекта. Во-первых, это — быстрое развитие медицинской диагностической техники, основывающейся на новых применениях физических методов исследований: компьютерная томография (КТ), радионуклидные (однофотонная эмиссионная компьютерная томография, ОФЭКТ) исследования, магнитно-резонансная томография (МРТ), многообразные виды ультразвуковых и рентгеновских исследований. Во вторых, быстрое развитие компьютерной техники и методов математического анализа изображений привели к тому, что анализ изображений стал не умозрительной, а практической задачей, которая может быть решена прямо на рабочем месте врача.

Диагностические методы, связанные с получением изображений, дают разную информацию о состоянии органов. Так КТ или МРТ визуализируют анатомическую структуру органов, ОФЭКТ исследования дают информацию о кровотоке в органах. Очевидно, что врачу было бы чрезвычайно полезно получить картину кровообращения с точной привязкой к анатомическим структурам. Сложность данной задачи состоит в том, что нужно с большой точностью совместить два пакета изображений получаемых не только различными методами, но и на разных медицинских диагностических установках.

В настоящей работе была сделана попытка разработать алгоритмы совмещения изображений, полученных разными медицинскими методами исследования для повышения диагностической ценности получаемой с их помощью информации. Цель работы.

Разработка методических подходов, алгоритмов анализа и совмещения медицинских изображений с высокой точностью.

Задачи исследования.

1. Провести анализ современных методов совмещения диагностических изображений различных типов.

2. Разработать метод совмещения томографических данных, имеющих разное пространственное разрешение, на основе специализированных маркеров.

3. Разработать программное обеспечение рабочих станций совмещения изображений.

4. Разработать программу моделирования процесса долговременного растягивания кожного покрова для пластики обожженных участков туловища с использованием тканевых расширителей.

Научная новизна.

1. Решена комплексная задача совмещения (или создания) метрики данных полученных на медицинских установках, основанных на разных физических принципах и изготовленными разными фирмами — производителями.

2. Разработан и реализован на практике ряд новых методов визуализации и физической интерпретации совмещенных изображений. Разработанный математический аппарат позволяет пользователю управлять процессом совмещения изображений в режиме реального времени.

3. Впервые разработана и реализована в виде программы математическая модель процесса растяжения кожи над тканевым расширителем на базе двумерных изображений, что позволяет планировать хирургическое вмешательство, нацеленное на восстановление послеожоговых дефектов тканей.

Положения выносимые на защиту.

1. Решение комплексной задачи совмещения изображений полученных разными физическими методами.

2. Алгоритмы визуализации совмещенных томографических изображений, учитывающие специфику исходных данных.

3. Математическая модель процесса растяжения кожи над тканевым расширителем, нацеленная на улучшение результатов хирургической реабилитации больных с последствиями ожогов туловища.

Практическая ценность.

1. Разработан и реализован в виде программного обеспечения, ряд методов визуализации и обработки изображений.

2. Разработано и испытано в клинических условиях программное обеспечение совмещения изображений полученных разными физическими методами.

3. Разработана и испытана в клинических условиях программа «SkinEdit», позволяющая планировать хирургическое вмешательство при проведении операции по устранению последствий ожогов туловища.

Апробация работы и публикации.

Предложенные методы реализованы в виде систем работающих в.

Ивановской областной клинической больнице, НИИ Неврологии, Институте хирургии им. A.B. Вишневского. По материалам диссертации опубликовано.

3 работы.

В заключении раздела считаю своим долгом выразить глубокую благодарность за сотрудничество и помощь в работе сотруднице отделения реконструктивной и пластической хирургии инст. хир. им. A.B. Вишневского, канд. мед. наук Адамской Наталье Анатольевне и сотруднице отделения ультразвуковой диагностики инст. хир. им. A.B. Вишневского, канд. мед. наук Степановой Юлии Александровне.

Выводы.

1. Решена комплексная задача получения сопоставимых томографических данных с томографов основанных на различных физических принципах (КТ, МРТ, ОФЭКТ). Показано, что в идеале шаг межу срезами должен быть равен толщине среза. В тех случаях, когда это условие не выполнимо, возможна интерполяция данных для получения новых (виртуальных) срезов.

2. Разработан новый метод совмещения трехмерных томографических данных, имеющих различное пространственное разрешение и отличающихся пространственной ориентацией. Показано, что для точного совмещения трехмерных моделей необходимо применение специальных маркеров. Доказано, что при «размытии» маркера на изображении (характерного для ПЭТ, ОФЭКТ) центром маркера можно считать взвешенный центр (аналог центра тяжести) с учетом интенсивности сигнала.

3. Разработан и реализован ряд новых методов визуализации совмещенных томографических изображений, учитывающих физическую специфику получения данных. Установлено, что структурные изображения необходимо отображать в серой шкале, а функциональные изображения отражать с помощью цветового кодирования.

4. Разработано и испытано на практике (более 200 пациентов) программное обеспечение станции совмещения трехмерных изображений, полученных с помощью различных методов исследования. Показано, что совмещение изображений, отражающих анатомические и функциональные характеристики объекта, позволяют получить принципиально новый клинический результат.

5. Показано, что однократное фотографирование туловища с нанесенной координатной сеткой (шаг 1 см) позволяет объективно и с достаточной точностью оценивать площадь пораженных и здоровых тканей и выбирать тактику хирургического лечения послеожоговых рубцов. Применение этого же метода для описания органов с меньшим радиусом кривизны (голова, конечности) не дало положительного результата. Математическое моделирование процесса растягивания кожи с учетом ее растяжимости показало, что возможно сокращение сроков подготовки операции до 20−30%.

Показать весь текст

Список литературы

  1. H.A. Тканевое растяжение в лечении последствий ожогов туловища.: Дисс. канд. мед. наук.-М.-2002.-154 с.
  2. В.В. Церебральная гемодинамика и энергетический метаболизм мозга при шунтирующем кровотоке по данными позитронной эмиссионной томографии.: Дисс. докт. мед. наук.-М.-1996.-354 с.
  3. М.М., Эйд В., Филиппова И. В., Гуруков Ш. Р. Общие принципы тканевого растяжения в восстановительной хирургии последствий ожогов. // Восстановительная хирургия послеожоговых Рубцовых деформаций.-M., 1990.-е.89−90.
  4. Ф. Математические аспекты компьютерной томографии: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. — 288 с.
  5. A.B. // Информационное и программное обеспечение вычислительных томографов.: автореф. канд. дисс.-М.-1986.
  6. И.Б., Бачинский В. А., Федосеева О. П., Вавилов С. Б., Нестеров В. А., Тимонов A.A., Пестряков A.B., Рязанцев О. Б. // Теоретические основы и практическая реализация компьютерной томографии.: Электротехника.-1980, № 11.-е.4−9.
  7. И.Б., Тимонов A.A., Пестряков A.B. // О вычислительной томографии.: ДАН СССР (258),-1981, № 4,-с.846−850.
  8. И.Б., Тимонов A.A., Рапкин Ю. И., Дорофеев Ю. В., Пестряков A.B. // Томограф, а.с. № 928 277, Бюл.Гос.Ком. СССР по делам откр., изобр., № 18(209),-1982,
  9. П.В. Хирургическое лечение последствий ожогов туловища.: Дисс. канд .мед .наук.-M.-1993 .-221 с.
  10. А.Н., Арсенин В. Я., Тимонов А. А. Математические задачи компьютерной томографии. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. — 160 с.
  11. Физика визуализации изображений в медицине: в 2-х томах.: Пер. с англ./Под ред. С. Уэбба. М.: Мир, 1991.-408 с.
  12. Adams S, Baum RP, Stuckensen T, Bitter К, Ног G. Prospective comparison of 18F-FDG PET with conventional imaging modalities (CT, MRI, US) in lymph node staging of head and neck cancer. // Eur. J. Nucl. Med. 1998. — Vol. 25. — P. 1255−1260.
  13. Amdur RJ, Gladstone D, Leopold KA, Harris RD. Prostate seed implant quality assessment using MR and CT image fusion. // Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1999. — Vol. 43. — P. 67−72.
  14. Barillot C, Lemoine D, Le Briquer L, Lachmann F, Gibaud B. Data fusion in medical imaging: merging multimodal and multipatient images, identification of structures and 3D display aspects. // Eur. J. Radiol. -1993. Vol. 17.-P. 22−27.
  15. Barra V, Briandet P, Boire JY. Fusion in medical imaging: theory, interests and industrial applications. // Medinfo. 2001. — Vol. 10(Pt 2). — P. 896 900.
  16. Dubois DF, Bice WS Jr, Prestige BR. CT and MRI derived source localization error in a custom prostate phantom using automated image coregistration. // Med. Phys. 2001. — Vol. 28. — P. 2280−2284.
  17. Duffner F, Schiffbauer H, Breit S, Friese S, Freudenstein D. Relevance of Image Fusion for Target Point Determination in Functional Neurosurgery. // Acta Neurochir. 2002. — Vol. 144. — P. 445−451.
  18. Emri M, Esik O, Repa I, Marian T, Tron L. Image fusion of different tomographic methods (PET/CT/MRI) effectively contribute to therapy planning. // Orv. Hetil. 1997. — Vol. 138. — P. 2919−2924.
  19. Forster GJ, Laumann C, Nickel O, Kann P, Rieker O, Bartenstein P. SPET/CT image co-registration in the abdomen with a simple and cost-effective tool. // Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2003. — Vol. 30. — P. 32−39.
  20. Giorgi C. Intraoperative fusion of field images with CT/MRI data by means of a stereotactic mechanical arm. // Minim. Invasive Neurosurg. -1994.-Vol. 37.-P. 53−55.
  21. Hemler PF, Napel S, Sumanaweera TS, Pichumani R, van den Elsen PA, Martin D, Drace J, Adler JR, Perkash I. Registration error quantification of a surface-based multimodality image fusion system. // Med. Phys. 1995. -Vol. 22.-P. 1049−1056.
  22. Hemler PF, Sumanaweera TS, van den Elsen PA, Napel S, Adler J. A versatile system for multimodality image fusion. // J. Image Guid. Surg. -1995.-Vol. l.-P. 35−45.
  23. Israel O, Keidar Z, Iosilevsky G, Bettman L, Sachs J, Frenkel A. The fusion of anatomic and physiologic imaging in the management of patients with cancer. // Semin. Nucl. Med. 2001. — Vol. 31. — P. 191−205.
  24. Julov J, Major T, Emri M, Valalik I, Sagi S, Mangel L, Nemeth Gy, Tron L, Varallyay Gy, Solymori D, Havel J, Kiss T. The Application of Image Fusion in Stereotactic Brachytherapy of Brain Tumours. // Acta Neurochir. -2000.-Vol. 142.-P. 1253−1258.
  25. Kluetz P, Villemagne V V, Meitzer C, Chander S, Martineiii M, Townsend
  26. D. The Case for PET/CT. Experience at the University of Pittsburgh. //
  27. Clin. Positron. Imaging. 2000. — Vol. 3. — P. 174.110
  28. Lamade W, Vetter M, Hassenpflug P, Thorn M, Meinzer HP, Herfarth C. Navigation and image-guided HBP surgery: a review and preview. // J. Hepatobiliary Pancreat Surg. 2002. — Vol. 9. — P. 592−599.
  29. Lampreave J, Desco M, Benito C, Dominguez P, Lopez J, Bittini A, Perez-Vazquez J, Garcia-Barreno P. Integration of multimodal medical images. // Rev. Esp. Med. Nucl. 1998. — Vol. 17. — P. 27−34.
  30. Langer SG, Carter SJ, Haynor DR, Maravella KR, Mattes D, Strandness ED Jr, Stewart BK. Image acquisition: ultrasound, computed tomography, and magnetic resonance imaging. // World J. Surg. 2001. — Vol. 25. — P. 1428−1437.
  31. Lau HY, Kagawa K, Lee WR, Hunt MA, Shaer AH, Hanks GE. Short communication: CT-MRI image fusion for 3D conformal prostate radiotherapy: use in patients with altered pelvic anatomy. // Br. J. Radiol. -1996. Vol. 69. — P. 1165−1170.
  32. Lee JS, Kim B, Chee Y, Kwark C, Lee MC, Park KS. Fusion of coregistered cross-modality images using a temporally alternating display method. // Med. Biol. Eng. Comput. 2000. — Vol. 38. — P. 127−132.
  33. Lefkopoulos D, Schlienger M, Touboul E. Technologic developments in radiotherapy and stereotactic radiosurgery. // Neurochirurgie. 2001. -Vol. 47.-P. 260−266.
  34. Li SX, Guan L, Zhang TG, Zhu CM, Lu ZW. Rigid registration and fusion between SPECT and MRI/CT based on external fiducial alignment. // Zhongguo Yi Liao Qi Xie Za Zhi. 2001. — Vol. 25. — P. 192−195.
  35. Major T, Petranyi A, Varjas G, Nemeth G. The possibility of the use of MRI images in the three-dimensional external radiotherapy treatment planning. // Magy. Onkol. 2002. — Vol. 46. — P. 239−245.
  36. Murakami K, Nawano S, Ikeda H. Current status of nuclear medicine clinical application of FDG-PET for cancer diagnosis. Lung cancer. // Nippon Igaku Hoshasen Gakkai Zasshi. 2002. — Vol. 62. — P. 252−257.
  37. Noz ME, Maguire GQ Jr, Zeleznik MP, Kramer EL, Mahmoud F, Crafoord J. A versatile functional-anatomic image fusion method for volume data sets. // J. Med. Syst. 2001. — Vol. 25. — P. 297−307.
  38. Osman MM, Cohade C, Nakamoto Y, Marshall LT, Leal JP, Wahl RL. Clinically significant inaccurate localization of lesions with PET/CT: frequency in 300 patients. // Nucl. Med. 2003. — Vol. 44. — P. 240−243.
  39. Pietrzyk U, Herholz K, Schuster A, von Stockhausen HM, Lucht H, Heiss WD. Clinical applications of registration and fusion of multimodality brain images from PET, SPECT, CT, and MRI. // Eur. J. Radiol. 1996. — Vol. 21.-P. 174−182.
  40. Rajasekar D, Datta NR, Gupta RK, Pradhan PK, Ayyagari S. Multimodality image fusion in dose escalation studies of brain tumors. // J. Appl. Clin. Med. Phys. 2003. — Vol. 4. — P. 8−16.
  41. RA. 3-D visualization in biomedical applications. // Annu. Rev. Biomed. Eng. 1999. — Vol. 1. — P. 377−399.
  42. Robb RA. Three-dimensional visualization and analysis in prostate cancer. //Drugs Today (Bare). 2002. — Vol. 38.-P. 153−165.
  43. Rolland Y, Lemoine D, Biraben A, Barillot C. Fusion of data. Multimodality in neurological imaging. // Ann. Radiol. (Paris). 1993. -Vol. 36.-P. 375−380.
  44. Schorr O, Worn H. A new concept for intraoperative matching of 3D ultrasound and CT. // Stud. Health. Technol. Inform. 2001. — Vol. 81. -P. 446−452.
  45. Scott AM, Macapinlac H, Zhang JJ, Kalaigian H, Graham MC, Divgi CR, Sgouros G, Goldsmith SJ, Larson SM. Clinical applications of fusion imaging in oncology. // Nucl. Med. Biol. 1994. — Vol. 21. — P. 775−784.
  46. Stokking R, Zuiderveld KJ, Hulshoff Pol HE, van Rijk PP, Viergever MA. Normal fusion for three-dimensional integrated visualization of SPECT and magnetic resonance brain images. // J. Nucl. Med. 1997. — Vol. 38. -P. 624−629.
  47. Suga K, Nishigauchi K, Kume N, Miura G, Takano K, Koike S, Matsunaga N, Fujii T, Matsuzaki M. Superimposition of In-Ill platelet SPECT and CT/MR imaging in intracardiac thrombus. // Clin. Nucl. Med. 1996.-Vol. 21.-P. 595−601.
  48. Townsend DW, Cherry SR. Combining anatomy and function: the path to true image fusion. // Eur. Radiol. 2001. — Vol. 11. — P. 1968−1974.
  49. Treves ST, Mitchell KD, Habboush IH. Three dimensional image alignment, registration and fusion. // Q. J. Nucl. Med. 1998. — Vol. 42. -P. 83−92.
  50. Vikhoff-Baaz B, Bergh AC, Starck G, Ekholm S, Wikkelso C. A new set of fiducial markers for MRI, CT and SPET alignment. // Nucl. Med. Commun.- 1997. -Vol. 18.-P. 1148−1154.
  51. Wahl RL, Quint LE, Cieslak RD, Aisen AM, Koeppe RA, Meyer CR. «Anatometabolic» tumor imaging: fusion of FDG PET with CT or MRI to localize foci of increased activity. // J. Nucl. Med. 1993. — Vol. 34. — P. 1190−1197.
  52. Zavrazhina I, Yaroslavsky LP. Computer-assisted technologies in lung cancer diagnosis and staging. // Cancer Lett. 1994. — Vol. 77. — P. 191 200.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!