Распознавание эмфиземы лёгких по данным компьютерной томографии
Смелкина Н.А., Колсанов А.В., Чаплыгин С.С., Зельтер П.М., Храмов А.Г.

 

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П.Королёва, Самара, Россия,
Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия

Аннотация:
В статье рассматривается простейшая технология автоматического распознавания эмфиземы лёгких по наборам двумерных диагностических изображений компьютерной томографии. Эта технология позволяет количественно оценить заболевание, то есть вычислить долю поражения лёгочной ткани, а также визуализировать очаги эмфиземы и гистограмму распределения интенсивностей в области интереса. Эксперимент на натурных данных показал погрешность распознавания по объёму поражённых областей около 7,5 %.

Ключевые слова:
обработка изображений, компьютерная томография, эмфизема лёгких, диагностические изображения, выделение патологий.

Цитирование:
Смелкина, Н.А. Распознавание эмфиземы лёгких по данным компьютерной томографии / Н.А. Смелкина, А.В.  Колсанов, С.С. Чаплыгин, П.М. Зельтер, А.Г. Храмов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 5. – С. 726-731. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-5-726-731.

Литература:

  1. Vogelmeier, C.F. Global strategy for the diagnosis, management and prevention of chronic obstructive lung disease 2017 report: GOLD executive summary / C.F. Vogelmeier, G.J. Criner, F.J. Martinez, A. Anzueto, P.J. Barnes, J. Bourbeau, B.R. Celli, R. Chen, M. Decramer, L.M. Fabbri, P. Frith, D.M. Halpin, M.V. López Varela, M. Nishimura, N. Roche, R. Rodriguez-Roisin, D.D. Sin, D. Singh, R. Stockley, J. Vestbo, J.A. Wedzicha, A. Agustí // Respirology. – 2017. – Vol. 22, Issue 3. – P. 575-601. – DOI: 10.1111/resp.13012.
  2. Зельтер, П.М. Компьютерная томография в диагностике и фенотипировании хронической обструктивной болезни легких: автореф. дис. … канд. мед. наук: 14.00.13 / П.М. Зельтер. – СПб., 2016. – 26 с.
  3. Thoracic VCAR [Electronical Resource]. URL: http://www3.gehealthcare.co.uk/en-gb/products/categories/ad­vanced_visualization/applications/thoracic_vcar (дата обращения: 15.05.2017).
  4. Карточка контракта (4.3-Автоплан-2014) [Электронный ресурс]. URL: http://pharma-2020.ru/search_gk/id/1269 (дата обращения 15.03.16).
  5. Wolf, I. The medical imaging interaction toolkit (MITK): A toolkit facilitating the creation of interactive software by extending VTK and ITK / I. Wolf, M. Vetter, I. Wegner, M. Nolden, Th. Bottger, M. Hastenteufel, M. Schobinger, T. Kunert, H.-P. Meinzer // Proceedings of SPIE. – 2004. – Vol. 5367. – P. 16-27. – DOI: 10.1117/12.535112.
  6. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1979. – Vol. 9, Issue 1. – P. 62-66. – DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310076.
  7. Андрианов, А.И. Локализация текста на изображениях сложных графических сцен [Электронный ресурс] / А.И. Андрианов // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 3. – URL: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=9311 (дата обращения 20.07.2017).
  8. Прокоп, М. Спиральная и многослойная компьютерная томография: Учебн. пособие. В 2-х т. / М. Прокоп, М. Галански; пер. с англ. – М.: Медпресс-информ, 2008. – Т. 1. – 416 с. – ISBN: 5-98322-188-4.
  9. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. – М.: Мир, 1978. – 848 с.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20