Mellkasröntgen felvételek regisztrációja tüdőkörvonal alapján

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Pataki Béla
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A rák az utóbbi időben a fejlett országokban, köztük Magyarországon is az egyik vezető halálok. E megbetegedésen belül is a tüdőrák felelős a legtöbb halálesetért. A tüdőrák korai felismerése esetén kezelhető, sok esetben teljesen gyógyítható.

A tüdőrák korai felismerését lehetővé tevő képalkotó eljárások közül a leggyakoribb a mellkas röntgenfelvétel. Ezen felvételeken a korai stádiumú rák tapasztalt orvosok által is nehezen felismerhető. Emiatt fontos egy olyan algoritmus kifejlesztése, ami segíti az orvosokat a röntgenfelvételek könnyebb elemzésében.

Diplomamunkámban egy olyan eljárást valósítottam meg, amely egy beteg korábbi mellkas röntgen felvételét a jelenlegire regisztrálja. Ez a metódus lehetőséget biztosít az orvosnak, hogy a két kép váltogatásával vagy a képekből képzett különbségek segítségével könnyebben felismerje a képek közt létrejött kismértékű elváltozást is. Az algoritmus egy teljesen automatikus, jellemző pontokon alapuló, regisztrációs eljárás.

Az algoritmus felépítése a következő: a páciensről készített két kép előfeldolgozását követően mindkét képen megkerestem a tüdőkörvonalak lehetséges pontjait, majd ezekből a pontokból lokális javítások után előállítottam a tüdőkörvonalakat. A kapott eredményt kétféle hibamérték szerint is megvizsgáltam és a hiba mértéke összemérhető a kézzel berajzolt hibakörvonalak hibájával. A kapott körvonalak más tüdőröntgenen működő eljárásoknak is fontos támpontot adhatnak.

A körvonalakból a tüdő jellegzetességeit felhasználva elkészítettem a regisztrációhoz szükséges pontpárokat. Ezeket valamint a régebben már meghatározott tüdő belső pontpárjait felhasználva valósítottam meg a különböző transzformációkat.

Többféle transzformációt vizsgáltam meg kétféle hibamérték szerint. Mindkét hibamérték szerint a körvonalon és a belső területen lévő pontpárokat felhasználó másodfokú polinomiális transzformáció bizonyult a leghatékonyabbnak.

E transzformáció átlagos négyzetes hibájának gyöke 6.88 milliméter. Ez az érték és az orvosok szubjektív véleménye a módszer vizualizációs eredményeiről lehetőséget biztosítanak az algoritmusnak, hogy az az éles orvosi rendszerbe is bekerüljön.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.