2019
informatika
Máj érhálózatának automatikus 3D rekonstrukciója CT felvételek alapján
Témavezető:
Dr. Benedek Csaba
Dr. Benedek Csaba
Összefoglaló
A TDK dolgozat témája a máj érhálózatának automatikus háromdimenziós rekonstrukciója CT felvételek alapján.
Az orvosi képalkotó eszközök a technológia fejlődésével egyre pontosabbá válnak, egyre több és jobb felvételt tudunk készíteni, így egyre több adat áll rendelkezésünkre. Ugyanakkor a hagyományos 2 dimenziós CT felvételek manuális elemzése továbbra is nagy kihívást jelentő feladat. Nehezen tanulható és a diagnózis szubjektív, nagy mértékben függ az orvos képzettségétől.
A máj érhálózatának CT felvételeken való elkülönítésének nagy jelentősége van a májműtétek tervezés során, ahol fontos, hogy a máj vérellátása érintetlen maradjon. Felhasználható még tumor reszekciós műtétek vagy máj transzplantáció során, továbbá oktatási és demonstrációs célokra is alkalmas egy 3D vizualizáció.
A máj érhálózatának automatikus detektálásának tehát kiemelt szerepe van, mégis ezen erek robosztus azonosítása nagy nehézségekkel járó feladat, mivel a máj személyenként nagy anatómiai változatosságot mutat, sőt ezen felül az egyes betegségek szintén nagymértékű elváltozást eredményeznek, nem csak a máj méreteit, hanem annak az érhálózatát illetően is. A felvételek készítése is gyakran nehézségekkel jár, mivel igen könnyen zajos lehet a kép. Ezt okozhatja az egyén mozgolódása, lélegzés, de ugyanígy akármilyen egyéb külső tényező is.
TDK dolgozatom feladata a májról készült képek automatikus elemzése. Itt többféle irodalomban felhasznált eljárást vizsgáltam meg. Ezek közül az ígéretesebbeket implementáltam, majd összehasonlítottam eredményességüket a máj érhálózatának szegmentálása szempontjából. Ezek paraméterérzékenységét is vizsgáltam. A fenti megoldások megfelelő kombinálásával illetve összehangolásával egy megbízható szegmentáló programot implementáltam, majd egy automatikus szkeletonizálás segítségével kinyertem egy súlymátrixot, amivel az egyes ereket lehet majd elkülöníteni.
Feladatom végeztével egy megbízható háromdimenziós háromszögháló modellt érek el, ahol a főbb erek elkülönülve láthatók. Azonosítottam egy hozzájuk tartozó szkeletont, a megfelelően súlyozott utakkal, ami a későbbiek során alkalmazható lesz a máj főbb ereinek klasszifikálására, a megfelelő tulajdonságok felhasználásával. Ennek segítségével pedig a máj felosztható lesz a Couinaud által meghatározott nyolc, funkcionálisan független részre.
Kutatásom során a felhasznált adatbázisom a SZTAKI biztosította a zMed projekt keretében, illetve a nyilvánosan elérhető 3D-IRCADb 01 adatbázis.
Az orvosi képalkotó eszközök a technológia fejlődésével egyre pontosabbá válnak, egyre több és jobb felvételt tudunk készíteni, így egyre több adat áll rendelkezésünkre. Ugyanakkor a hagyományos 2 dimenziós CT felvételek manuális elemzése továbbra is nagy kihívást jelentő feladat. Nehezen tanulható és a diagnózis szubjektív, nagy mértékben függ az orvos képzettségétől.
A máj érhálózatának CT felvételeken való elkülönítésének nagy jelentősége van a májműtétek tervezés során, ahol fontos, hogy a máj vérellátása érintetlen maradjon. Felhasználható még tumor reszekciós műtétek vagy máj transzplantáció során, továbbá oktatási és demonstrációs célokra is alkalmas egy 3D vizualizáció.
A máj érhálózatának automatikus detektálásának tehát kiemelt szerepe van, mégis ezen erek robosztus azonosítása nagy nehézségekkel járó feladat, mivel a máj személyenként nagy anatómiai változatosságot mutat, sőt ezen felül az egyes betegségek szintén nagymértékű elváltozást eredményeznek, nem csak a máj méreteit, hanem annak az érhálózatát illetően is. A felvételek készítése is gyakran nehézségekkel jár, mivel igen könnyen zajos lehet a kép. Ezt okozhatja az egyén mozgolódása, lélegzés, de ugyanígy akármilyen egyéb külső tényező is.
TDK dolgozatom feladata a májról készült képek automatikus elemzése. Itt többféle irodalomban felhasznált eljárást vizsgáltam meg. Ezek közül az ígéretesebbeket implementáltam, majd összehasonlítottam eredményességüket a máj érhálózatának szegmentálása szempontjából. Ezek paraméterérzékenységét is vizsgáltam. A fenti megoldások megfelelő kombinálásával illetve összehangolásával egy megbízható szegmentáló programot implementáltam, majd egy automatikus szkeletonizálás segítségével kinyertem egy súlymátrixot, amivel az egyes ereket lehet majd elkülöníteni.
Feladatom végeztével egy megbízható háromdimenziós háromszögháló modellt érek el, ahol a főbb erek elkülönülve láthatók. Azonosítottam egy hozzájuk tartozó szkeletont, a megfelelően súlyozott utakkal, ami a későbbiek során alkalmazható lesz a máj főbb ereinek klasszifikálására, a megfelelő tulajdonságok felhasználásával. Ennek segítségével pedig a máj felosztható lesz a Couinaud által meghatározott nyolc, funkcionálisan független részre.
Kutatásom során a felhasznált adatbázisom a SZTAKI biztosította a zMed projekt keretében, illetve a nyilvánosan elérhető 3D-IRCADb 01 adatbázis.
Dr. Benedek Csaba
