Сетевое издание

Международный студенческий научный вестник

ISSN 2409-529X

Создание нового эффективного алгоритма обработки и анализа КТ-изображений требует тщательного подхода и учета различных факторов, включая качество исходных данных, цели анализа и требования к производительности.

Перед началом работы важно убедиться, что данные высокого качества и готовы к обработке. Это включает следующие шаги:

1. Преобразование форматов.

Изображения, представленные в разных форматах, нужно привести к единому стандарту (например, DICOM). Также необходимо обеспечить одинаковые диапазоны значений пикселей для всех изображений.

Часто применяют фильтры для устранения шумов и артефактов, вызванных физическими процессами получения снимков.

2. Сегментация

Сегментация — это процесс выделения интересующих объектов на изображении. Для КТ-изображений часто выделяют такие структуры, как легкие, сердце, сосуды и кости. Эффективная сегментация может включать: Методы машинного обучения - использование сверхточных нейронных сетей (CNN), таких как U-Net или ResNet, для автоматического определения границ органов. Морфологические операции - применение морфологических фильтров для улучшения контуров выделенных областей.

3. Классификация и диагностика

После сегментации следующим этапом является классификация обнаруженных структур и выявление патологий. Это, прежде всего, анализ текстур - изучение характеристик текстуры тканей для выявления аномалий.

Использование признаков - введение количественных показателей, таких как объем органа, плотность ткани и другие параметры, которые могут указывать на наличие заболеваний.

Обучение моделей классификации - создание и обучение классификаторов, таких как RandomForest или SVM, для автоматической диагностики патологий.

4. Визуализация и интерпретация результатов

Важной частью любого медицинского анализа является представление результатов в удобном для врачей формате. Это может включать: 3D-визуализацию - построение трехмерных моделей органов на основе сегментов.

Генерация отчетов - автоматическое создание медицинских заключений с указанием выявленных патологий и рекомендаций.

Подчеркнем, данный план разработки алгоритма является обобщенным и не учитывает особенности направления исследований конкретных частей организма. Однако некоторые органы и системы организма человека требуют особого подхода к созданию алгоритма обработки изображения.

Выявление особенностей плана алгоритма для различных органов и систем

Для анализа КТ-изображения сердца необходима сегментация сердца и его камер, а также сегментация крупных сосудов. Их сегментация помогает определить состояние кровотока и выявить возможные патологии. Акцент смещается на функциональные характеристики сердца, его анатомические детали и динамику сокращения.

Исследование изображения КТ мозга требует произвести нормализацию яркости: мозговые ткани имеют сложную структуру, и нормализация яркости поможет выровнять интенсивность пикселей, улучшив видимость деталей. Для точности последующих этапов обработки важным является исключение артефактов. Методы машинного обучения отлично подходят для сегментации мозговых структур, таких как кора, мозжечок, гиппокамп и желудочки, давая наиболее точный и полный результат. Морфология помогает уточнить границы объектов после сегментации, особенно при наличии сложных анатомических структур. Текстурный анализ мозга помогает выявить нарушения, такие как атрофия коры или образование опухолей. Использование параметров объема мозга и соотношение белого и серого вещества позволяют выявить болезнь Альцгеймера или Паркинсона.

Процесс анализа КТ снимка легких является более сложным из-за разнообразия воздушных и тканевых структур. Машинное обучение может быть необходимым для точной сегментации. Важен текстурный анализ для выявления заболеваний, таких как пневмония или опухоли. Весомыми являются объемные измерения и анализ плотности тканей. Также полезна для данного исследования 3D-визуализация, которая может помочь в понимании распространения заболеваний и планировании хирургических вмешательств.

Для обследования печени простая пороговая сегментация может быть достаточной с целью отделения печени от окружающих тканей. Здесь наиболее важен анализ текстуры для выявления цирроза или опухолевых образований, а также полезны будут измерения объема и плотности органа.

Алгоритм обработки КТ снимков костей и костных структур может исключать этап удаления артефактов, так как в данном случае они имеют минимальное влияние и не мешают визуализации. В общих случаях для исследования костей не требуется сложный анализ текстурных особенностей - структура является относительно однородной. Достаточно измерения линейных размеров и формы, без необходимости в сложных признаках.3D-визуализация может быть полезной для оценки переломов или деформации костей, но не всегда необходима.

Учитывая все вышеперечисленные особенности, можно составить наиболее эффективный алгоритм обработки и анализа КТ-изображений для каждого интересующего органа или структуры.

Программная реализация

Для реализации алгоритма анализа и обработки изображений, полученных с помощью КТ, удобно использовать язык программирования Python, так как он является очень гибким. В данной работе был использован инструмент Jupyter Notebook, входящий в дистрибутив языков программирования Python Anaconda. Он включает набор популярных свободных библиотек, объединённых проблематиками науки о данных и машинного обучения.

importSimpleITKassitk

importnumpyas np

import pandas aspd

importmatplotlib.pyplotasplt

fromskimage.measureimport label,regionprops

# Этап 1: Чтениеизображения

img=sitk.ReadImage(названиефайла.gz')

# Этап 2: Преобразование изображения в массив NumPy

img_array=sitk.GetArrayFromImage(img)

# Этап 3: Пороговая сегментация для выделения сердца

thresholded_img=sitk.OtsuThreshold(img,0,255,200)

# Этап 4: Пост-обработка для удаления мелких объектов

cleaned_img=sitk.BinaryMorphologicalClosing(thresholded_img,[3,3,3],sitk.sitkBall)

# Этап 5: Сегментация сердца и его камер

# Используем комбинацию пороговой сегментации и морфологического закрытия

heart_segmentation=cleaned_img

# Этап 6: Сегментация крупных сосудов

# Определяем крупные сосуды, такие как аорта и легочная артерия

vessel_segmentation=sitk.BinaryMorphologicalOpening(heart_segmentation,[3,3,3],sitk.sitkBall)

# Этап 7: Измерение свойств сердца и сосудов

label_image= label(heart_segmentation)

regions =regionprops(label_image)

results =[]

for props in regions:

results.append({

'area':props.area,

'bbox_area':props.bbox_area,

'perimeter':props.perimeter,

'centroid':props.centroid,

'major_axis_length':props.major_axis_length,

'minor_axis_length':props.minor_axis_length,

'equivalent_diameter':props.equivalent_diameter,

'eccentricity':props.eccentricity,

'solidity':props.solidity

})

df=pd.DataFrame(results)

# Этап 8: Визуализация результатов

fig, ax =plt.subplots(1,2,figsize=(12,6))

ax[0].imshow(img_array[img_array.shape[0]//2,:,:],cmap='gray')

ax[0].set_title('Original Slice')

ax[1].imshow(heart_segmentation[heart_segmentation.shape[0]//2,:,:],cmap='gray')

ax[1].set_title('Heart Segmentation')

plt.show()

# Этап 9: Генерацияотчета

report =df.describe().to_html()

withopen('heart_analysis_report.html','w')asfile:

file.write(report)

Рисунок 1 - программный код для исследования КТ-изображения сердца: язык программирования Python, использован инструмент Jupyter Notebook.

Заключение

Исследованы основы компьютерной томографии, некоторые методы и средства обработки КТ-изображений, а также визуализация и диагностика, интерпретация результатов. Предложен алгоритм программной обработки данных для исследования КТ-изображения сердца: язык программирования Python, использован инструмент Jupyter Notebook.

Показано, что используя данный алгоритм возможно изучать не только сердце но и мозг.

Выявлено, что исследуемая область деятельности несет большую ценность для медико-биологических исследований функций и состояний организма, а также имеет большую перспективность.