MULTIPARAMETRIKUS MR VIZSGÁLATOK SZEGMENTÁLÁSA NYAKI RÉGIÓBAN

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "MULTIPARAMETRIKUS MR VIZSGÁLATOK SZEGMENTÁLÁSA NYAKI RÉGIÓBAN"

Vilmos Fekete
7 évvel ezelőtt
Látták:

1 Világszínvonalú intelligens és inkluzív egészségügyi információs és döntéstámogató keretrendszer (Analitic Healthcare Quality User Information) kutatása MULTIPARAMETRIKUS MR VIZSGÁLATOK SZEGMENTÁLÁSA NYAKI RÉGIÓBAN Nagy Antal, Tanács Attila, Balázs Péter, Varga László, Urbán Szabolcs Palkó András, Szabó Endre, Csomor Angéla Szegedi Tudományegyetem Magyar Radiológusok Társasága XXVIII. Kongresszusa június

2 BEVEZETÉS MR nyaki vizsgálatok Csőszerű alakzatok keresése Vertikális irányú összefüggőség kihasználása Carotis, jugularis, légcső, gerinc velő, nyálmirigy, fejbiccentő izom Régiók beazonosítása Normális és abnormális Etikai engedély, anonimizált DICOM vizsgálatok Axiális szeletek T1 FSpostgad, T1 FATSAT, T1FSE, T2FRFSE 512x512xszeletszám 0,5 mm x 0,5 mm x 7 mm

3 CÉLKITŰZÉS Számítógépes algoritmusok fejlesztése Multimodális/multiparametrikus modalitások információját felhasználva Radiológusok munkájának a segítése Régiók beazonosítása, elkülönítése Kombinált információk megjelenítése

4 KEZDETI LÉPÉSEK Adott terület felderítése Térkép Radiológusok kontúrozása Cél szervek körberajzolása» Különböző vizsgálatokon» Különböző modalitásokon Atlasz készítése Vizsgálatok és vele együtt a szegmentumok fúzionálása egy adott referencia térben» Valószínűségi térkép» A kutatás korai szakaszában csak lehetséges pozíció információt szolgáltatott Pl. erek esetén

5 ATLASZ ALKALMAZÁSA A statisztikai atlasz transzformálása a szegmentálandó vizsgálat terébe Célja Elősegíteni a szegmentáló algoritmusok inicializálását ÖNMAGÁBAN NEM SZEGMENTÁLÁS!!! Lépések Vizsgálat illesztése a referenciához A transzformációsorozat inverzével a szervatlaszok transzformálása a vizsgálat terébe jugularisz atlasz (bíbor)

6 SZEGMENTÁLÁSI MÓDSZEREK Mesterséges intelligencia Gépi tanulás Tesztelés Hasonlósági mérték A nagyobb a jobb Tesztelés Légcső: 85% Gerincvelő: 95% Tanítás Fejbiccentő izom: 90% Nyálmirigy: 75%

7 SZEGMENTÁLÁSI MÓDSZEREK Számítógépes látás Skála invariáns tulajdonságok Legerősebb jellemzők párosítása Klaszterezés T2 FRFSE pixel információk alapján Érszegmentálás Kis méretű Nagyon változatos Artefactumok

8 MULTIMODÁLIS MEGJELENÍTŐ Együttesen vizsgált modalitások kombinációja T2 frfse, és T2 flair Szabad és kötött folyadék elkülönítése (a) T2 és T1 Post-Gadolinium Kontraszt halmozás, és anatómiai struktúrák együttes megjelenítése (b) T1 Pre- és Post-Gadolinium Kontrasztanyag halmozás finom átmeneteinek elemzésére (c) a. b. c.

9 LÉZIÓK BEAZONOSÍTÁSA Szemia-automatikus tumor kontúrozó módszer PET és MRI képek együttes felhasználásával Öntanuló tumor szegmentálási módszer SCE-MRI képekre

10 ÖSSZEFOGLALÁS Nagy méretű képi adatbázis MR vizsgálatok Szerv szegmentumok Eredmények Nagyméretű szervek esetén elfogadható Erek esetén További módszerek alkalmazása szükséges A megjelenítő Plusz információkat szolgáltathat Publikált szemi-automatikus módszerek

11 Világszínvonalú intelligens és inkluzív egészségügyi információs és döntéstámogató keretrendszer (Analitic Healthcare Quality User Information) kutatása KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!

Hasonló dokumentumok

Industrial Internet Együttműködés és Innováció

Industrial Internet Együttműködés és Innováció Informatikai Oktatási Konferencia 2014.02.22. Imagination at work. Előadó: Katona Viktória Innováció Menedzser viktoria.katona@ge.com Dr. Reich Lajos Ügyvezető