Analýza aktivně deformovatelných křivek pro detekci zájmových oblastí z medicínských obrazů

Martin Hudský

Bakalářská práce

Analysis of Active Deformable Curves for Detection of Areas of Interest from Medical Images

Anotace:

Tato bakalářská práce je zaměřena na zpracování medicínských obrazových dat a důkladněji se zabývá regionální segmentací obrazu. Teoretická část popisuje obecné vlastnosti obrazových dat a proces při kterém dochází k jejich zpracování. Rešeršní část rozebírá segmentační metody na bázi aktivně deformovatelných křivek – obecné informace, vlastnosti a jednotlivé metody a modely. V praktické části jsou vybrané segmentační metody implementovány na umělých obrázcích z ultrazvukového fantomu a na reálných medicínských snímcích z CT (21 snímků), MRI (18 snímků) a UZV (18 snímků). Tyto medicínské snímky jsou zaměřeny na patologické léze v lidském těle (mozkové tumory – CT a MRI, benigní nádory prsu – UZV). Cílem je porovnat kvalitu a efektivitu dvou vybraných segmentačních metod na bázi aktivně deformovatelných křivek na obrazových datech. Hodnocení probíhá porovnáním výsledků segmentačních metod se zlatým standardem. Snímky jsou porovnány pomocí různých evaluačních parametrů (MSE, SSIM, korelace, přesnost atd.) a výsledky jsou zobrazeny v tabulkách hodnotících obě metody na jednotlivých datových sadách – CT, MRI, a UZV.

Abstract:

This bachelor thesis is focused on digital image processing, especially on one part of this process – region - based image segmentation. The theoretical part describes general parameters of pictures data and the process in which they are processed. The research part analyses image segmentation based on active contours – basic information, properties, and specific methods and models. The practical part deals with implementation of chosen segmentation methods on synthetic images from ultrasound phantom and on real medical images from CT (21 images), MRI (18 images), and US (18 images). These medical images are focused on pathological structures in human body (brain tumours – CT and MRI, benign breast tumours – US). The aim is to compare the quality and efficiency of two selected segmentation methods based on active deformable curves on image data. The evaluation is performed by comparing the results of segmentation methods with the ground truth. Various evaluation parameters are used (MSE, SSIM, correlation, accuracy etc.), and the results are shown in tables, that compares both methods on individual data sets – CT, MRI, and US.

Klíčová slova

Medicínská obrazová data, zpracování obrazu, regionální segmentace obrazu, aktivní kontury

Keywords

Medical Image Data, Digital Image Processing, Segmentation Based on Regions, Active Contours

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 2. 6. 2022
• Vedoucí: Jan Kubíček
• Oponent: Tereza Čerbáková

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Bakalářský studijní program:
Biomedicínská technika