Створення системи напівавтоматичної сегментації пухлин головного мозку  на зображеннях магнітно-резонансної томографії

Р.Р. Шевченко; О.М. Мацуга; Н.Ю. Ломброзо

Створення системи напівавтоматичної сегментації пухлин головного мозку на зображеннях магнітно-резонансної томографії

Р.Р. Шевченко, О.М. Мацуга, Н.Ю. Ломброзо

Анотація

У статті подано огляд існуючих методів сегментації зображень, які не потребують навчання. Запропоновано комбінований підхід для сегментації пухлини головного мозку на зображенні, який базується на методах розростання області та виділення контуру і дозволяє не лише виокремити пухлину, а й обчислити її розмір. Розглянуті методи та запропонований підхід реалізовано у системі напівавтоматичної сегментації пухлин головного мозку «Tumor Segmentator», яку створено на мові Python. Система дозволяє працювати з вхідними зображеннями у форматі DICOM.

Ключові слова

сегментація зображень; метод розростання областей; порогова сегментація; детектор країв; комбінований підхід; сегментація пухлин головного мозку; програмне забезпечення

Повний текст:

PDF

Посилання

Aggarwal P., Rune V., Bhadoria S., Dethe C.G. Role of Segmentation in Medical Imaging: A Comparative Study. International Journal of Computer Applications. Volume 29 (1), September 2011. P. 54-61.

Brain Tumor Progression Dataset. URL: https://www.kaggle.com/ andrewmvd/brain-tumor-progression (дата звернення: 11.11.2022).

Canny J. A. Computational Approach to Edge Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 8, № 6, Nov. 1986. P. 679-698. DOI: doi.org/10.1109/TPAMI.1986.4767851.

Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing. 4th ed. Pearson, 2017. 1192 p.

Niu Z., Li H. Research and analysis of threshold segmentation algorithms in image processing. Journal of Physics: Conf. Series. 1237(2):022122. 2019. DOI: doi.org/10.1088/1742-6596/1237/2/022122.

Pham D.L., Xu C., Prince J.L. Current methods in medical image segmentation Annual Review of Biomedical Engineering. Vol. 2. August 2000. P. 315-37. DOI: doi.org/10.1146/annurev.bioeng.2.1.315.

Pratondo A., Ong S.H., Chui C.K. Region Growing for Medical Image Segmentation Using a Modified Multiple-seed Approach on a Multi-core CPU Computer. In: Goh, J. (eds) The 15th International Conference on Biomedical Engineering. IFMBE Proceedings, vol. 43. Springer, Cham, 2014. DOI: doi.org/10.1007/978-3-319-02913-9_29.

Suzuki S., Abe K. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. Vol. 30, Issue 1. April 1985. P. 32–46.