Исследование и разработка методов сегментации и обработки полутоновых изображений в медицинской области

2 Цель работы создание метода объемной сегментации для использования в медицинском диагностировании.

3 Постановка задачи исследование и анализ существующих методов сегментации; разработка объемной сегментации для серии томографических срезов; реализация программы для построения объемной модели изображения с использованием разработанного метода.

4 Этапы анализа изображения получение изображения; предобработка; сегментация; постобработка, использование полученных результатов.

5 Получение изображения фото- и видео материалы в электронном виде; графические данные, полученные при исследовании и переведенные в электронный вид(ЭКГ); цифровое изображение получаемое посредством ультразвукового, магнито- резонасного обследования.

6 Предобработка нормализация яркости и контрастности; нормализация гистограммы изображения; улучшения качества изображения, устранение шумов и дефектов, находящихся на изображении.

7 Сегментация процесс разбиения исходного изображения на составные части, имеющие содержательный смысл.

8 Постобработка, использование полученных данных построение объемных моделей; анализ полученных сегментов и определения их класса(органы, кости, мышцы); сравнение с эталоном для определения отклонения исследуемого объекта от нормы.

9 Автоматические и полуавтоматические методы сегментации полуавтоматические – интерактивные методы сегментирования, с участием человека; автоматические – методы сегментации, не требующие непосредственного участия человека.

10 Общая схема основных типов сегментации сегментация Пороговые методы Наращивания областей Выделения границ Центроидное связывание Слияние расщепление Водораделов Градиентные методы Вторые производные Активные контуры полуавтоматические автоматические

11 Разработка метода объемной сегментации разработанный метод является методом выращивание и слияния регионов; является автоматическим; обладает высокой скоростью работы, т.к. анализируемое изображение обрабатывается за один проход.

12 Разработка метода объемной сегментации анализ изображения производится в 3-х мерном пространстве; 3-е измерение – наложенные друг на друга томографические срезы; это дает возможность работать с объемным сегментом.

13 Получение 3-х мерного пространства

14 Разработанный метод, общий подход Пусть I – трехмерное пространство(изображение); P – пиксель с координатой x,y,z; C i – связная область в I(регион); V1 = f(P) - яркость пикселя с координатой x,y,z, яркость пикселя определяется через цветовую модель HSV; V2 = g(C i ) - средняя яркость пикселей класса C i; добавляем к C i соседние (на изображении) ему элементы если |V1 – V2| < d, где d – порог яркости; иначе создаем С jI и добавляем P в С j ;

15 Трехмерное пространство Трехмерное пространство I C i – связная область в пространстве I P – пиксель с координатами x,y,z

16 Экранные формы

17 Экранные формы

18 Выводы проведено исследование существующих методов сегментации; разработан метод объемной сегментации; разработана программа демонстрирующая возможности метода.