Mikrokalcifikáció detektálás textúra-jellemzők felhasználásával

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

A fejlett társadalmakban a nők közel 10%-a az élete során valamikor megbetegszik mellrákban, ami szerencsére az orvostudomány fejlődése következtében legtöbbször gyógyítható. Ismert, hogy a betegségek gyógyításában a legfontosabb fázisok: a megelőzés, illetve a minél korábbi detektálás, a szűrés. Ezért merült fel az utóbbi időben, hogy célszerű lenne a meglévő tüdőszűréshez hasonlóan országos mellrák szűrő programot indítani. Ugyanakkor az ilyen programok óriási terhet rónak az egészségügyre, éves szinten kb. egymillió röntgenfelvételt kell kiértékelni, ami hatalmas igényt jelent magasan képzett radiológus szakemberek iránt. Ezért előtérbe került olyan számítógépes döntéstámogató rendszerek kifejlesztése, amelyek a röntgenkép-alapú szűrés terheinek csökkentését célozzák meg, a képek előszűrésével, a szakértő figyelmének a gyanús helyekre irányításával.

A mellrák diagnosztikában a röntgenfelvételek egyik orvosilag fontos tulajdonsága a mikrokalcifikációk jelenléte. A problémát az okozza, hogy a mell szerkezete, típusa nagy egyéni szórást mutat, vannak pl. döntően zsírszövetből, illetve főleg kötőszövetből felépülő emlők, amelyek röntgenképe egészen eltérő. Ráadásul egy emlőfelvételen belül is az egyes területek nagyon eltérő jellemzőkkel rendelkezhetnek. A mikrokalcifikáció kereső algoritmusokat ezért más és más paraméter beállítással kéne futtatni a különböző emlőkről készített felvételeken, de sokszor egy kép különböző részein is. A feladat célja egy olyan automatikus eljárás létrehozása, amely a lokális textúra jellemzők figyelembe vételével paraméterezi a mikrokalcifikáció detektáló eljárást.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.