Информационная технология улучшения и восстановления медицинских рентгенографических изображений
|
Реферат 2
ВВЕДЕНИЕ 7
1 РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ 10
1.1 Рентгенологический метод исследования в медицинской диагностике 10
1.2 Рентгеновские аппараты 15
1.3 Качество рентгеновского излучения 18
1.4 Цифровые приемники рентгеновского изображения 24
1.5 Рентгенографические изображения 28
1.6 Шумы рентгенографических изображений 33
1.7 Основные выводы и результаты 39
2 ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ
РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 41
2.1 Автоматизированные рабочие места специалистов-рентгенологов 41
2.2 Программные средства улучшения и восстановления изображений 49
2.3 Улучшение рентгеновских изображений в ImageProcessingToolbox 53
2.4 Восстановление рентгеновских изображений в ImageProcessingToolbox .. 59
2.5 Графический интерфейс Matlab 63
2.6 Основные результаты и выводы 65
3 МЕТОДИКА УЛУЧШЕНИЯ РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 68
3.1 Схема алгоритма улучшения рентгенографических изображений 68
3.2 Улучшение яркости и контрастности изображений 72
3.3 Пространственная фильтрация с целью улучшения изображения 80
3.4 Интерфейс подпрограммы улучшения изображений 85
3.5 Оценка работоспособности 88
3.6 Основные результаты и выводы 89
4 МЕТОДИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКИХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ 92
4.1 Схема алгоритма восстановления рентгенографических изображений 92
4.2 Пространственная фильтрация рентгенографических изображений 95
4.3 Частотная фильтрация рентгенографических изображений 100
4.4 Интерфейс подпрограммы восстановления изображений 103
4.5 Оценка работоспособности 105
4.6 Основные результаты и выводы 108
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 110
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 114
ВВЕДЕНИЕ 7
1 РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ 10
1.1 Рентгенологический метод исследования в медицинской диагностике 10
1.2 Рентгеновские аппараты 15
1.3 Качество рентгеновского излучения 18
1.4 Цифровые приемники рентгеновского изображения 24
1.5 Рентгенографические изображения 28
1.6 Шумы рентгенографических изображений 33
1.7 Основные выводы и результаты 39
2 ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ
РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 41
2.1 Автоматизированные рабочие места специалистов-рентгенологов 41
2.2 Программные средства улучшения и восстановления изображений 49
2.3 Улучшение рентгеновских изображений в ImageProcessingToolbox 53
2.4 Восстановление рентгеновских изображений в ImageProcessingToolbox .. 59
2.5 Графический интерфейс Matlab 63
2.6 Основные результаты и выводы 65
3 МЕТОДИКА УЛУЧШЕНИЯ РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 68
3.1 Схема алгоритма улучшения рентгенографических изображений 68
3.2 Улучшение яркости и контрастности изображений 72
3.3 Пространственная фильтрация с целью улучшения изображения 80
3.4 Интерфейс подпрограммы улучшения изображений 85
3.5 Оценка работоспособности 88
3.6 Основные результаты и выводы 89
4 МЕТОДИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКИХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ 92
4.1 Схема алгоритма восстановления рентгенографических изображений 92
4.2 Пространственная фильтрация рентгенографических изображений 95
4.3 Частотная фильтрация рентгенографических изображений 100
4.4 Интерфейс подпрограммы восстановления изображений 103
4.5 Оценка работоспособности 105
4.6 Основные результаты и выводы 108
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 110
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 114
В настоящее время среди различных методов лучевой медицинской диагностики наиболее распространенными являются рентгенологические исследования. Рентгеновское излучение используется с целью визуализации различных органов и систем более 100 лет. За это время накоплен огромный опыт клинического применения рентгенографического метода, при котором изображение исследуемого органа получают на пленке. На смену аналоговой рентгенографии пришли цифровые методы формирования изображений, которые позволили снизить лучевую нагрузку на обследуемых и трудоёмкость исследований.
Цифровая рентгенография, получившая уже сегодня большое распространение в клинической практике, незаменима при распознавании заболеваний легких и средостения. Болезни органов дыхания занимают ведущее место в структуре общей и первичной заболеваемости населения Российской Федерации среди всех патологий [1]. Они также являются одной из главных причин временной нетрудоспособности населения. Ведущее место в структуре инфекционной патологии по распространённости и уровню наносимого социально-экономического ущерба занимает туберкулез. В целях раннего выявления туберкулеза Правительством РФ был утвержден Федеральный закон №77-ФЗ от 18 июня 2001 «О предупреждении распространения туберкулёза в РФ", согласно которому население подлежит регулярным профилактическим медицинским осмотрам, включающим исследования органов грудной клетки рентгенологическим методом. Профилактические флюорографические обследования относятся к числу наиболее массовых и трудоёмких, требующих высокой квалификации специалистов профилактических мероприятий, применяющихся для диагностики туберкулеза, пневмоний и онкологических процессов легких.
Увеличение охвата профилактическими медицинскими осмотрами населения создает повышенную нагрузку на рентгенологические кабинеты. В результате каждого исследования должны быть получены рентгеновские изображения высокого качества, способствующие диагностике и лечению пациента и исключающие необходимость проведения повторных исследований. Дифференциальная диагностика заболеваний легких является сложной клинической задачей. На эффективность выявления пациентов с раком легких и туберкулёзом влияет квалификация рентгенолога. В зависимости от квалификации может быть пропущено или неправильно оценено до 75% случаев рака легкого и до 40 - 50% случаев туберкулеза легких [2]. Поэтому для снижения количества пропусков патологии в некоторых рентгеновских кабинетах используется двойное независимое чтение флюорограмм, что приводит к увеличению времени анализа одного исследования и количества сотрудников, вовлеченных в диагностический процесс. Для постановки достоверного диагноза необходимы качественные рентгенографические снимки, что требует большого опыта рентген - лаборанта, который приобретается путем анализа выполненной работы, путем сопоставлений и сравнений снимков, а также учета параметров производства самого снимка.
Использование цифрового рентгеновского оборудования и специализированного программного обеспечения позволяет повысить оперативность массовых флюорографических обследований, увеличить пропускную способность рентгеновских кабинетов и снизить лучевую нагрузку на пациентов. Однако по-прежнему сохраняется высокая трудоёмкость анализа рентгенографических изображений и необходимость их оценивания несколькими высококвалифицированными специалистами для постановки достоверного диагноза. Возникает противоречие, порождающее проблему трудоемкости массовых профилактических рентгенологических обследований населения. Разрешение этой проблемы отчасти достигается внедрением информационных технологий, позволяющих автоматизировать и ускорить процесс анализа рентгеновских снимков...
Цифровая рентгенография, получившая уже сегодня большое распространение в клинической практике, незаменима при распознавании заболеваний легких и средостения. Болезни органов дыхания занимают ведущее место в структуре общей и первичной заболеваемости населения Российской Федерации среди всех патологий [1]. Они также являются одной из главных причин временной нетрудоспособности населения. Ведущее место в структуре инфекционной патологии по распространённости и уровню наносимого социально-экономического ущерба занимает туберкулез. В целях раннего выявления туберкулеза Правительством РФ был утвержден Федеральный закон №77-ФЗ от 18 июня 2001 «О предупреждении распространения туберкулёза в РФ", согласно которому население подлежит регулярным профилактическим медицинским осмотрам, включающим исследования органов грудной клетки рентгенологическим методом. Профилактические флюорографические обследования относятся к числу наиболее массовых и трудоёмких, требующих высокой квалификации специалистов профилактических мероприятий, применяющихся для диагностики туберкулеза, пневмоний и онкологических процессов легких.
Увеличение охвата профилактическими медицинскими осмотрами населения создает повышенную нагрузку на рентгенологические кабинеты. В результате каждого исследования должны быть получены рентгеновские изображения высокого качества, способствующие диагностике и лечению пациента и исключающие необходимость проведения повторных исследований. Дифференциальная диагностика заболеваний легких является сложной клинической задачей. На эффективность выявления пациентов с раком легких и туберкулёзом влияет квалификация рентгенолога. В зависимости от квалификации может быть пропущено или неправильно оценено до 75% случаев рака легкого и до 40 - 50% случаев туберкулеза легких [2]. Поэтому для снижения количества пропусков патологии в некоторых рентгеновских кабинетах используется двойное независимое чтение флюорограмм, что приводит к увеличению времени анализа одного исследования и количества сотрудников, вовлеченных в диагностический процесс. Для постановки достоверного диагноза необходимы качественные рентгенографические снимки, что требует большого опыта рентген - лаборанта, который приобретается путем анализа выполненной работы, путем сопоставлений и сравнений снимков, а также учета параметров производства самого снимка.
Использование цифрового рентгеновского оборудования и специализированного программного обеспечения позволяет повысить оперативность массовых флюорографических обследований, увеличить пропускную способность рентгеновских кабинетов и снизить лучевую нагрузку на пациентов. Однако по-прежнему сохраняется высокая трудоёмкость анализа рентгенографических изображений и необходимость их оценивания несколькими высококвалифицированными специалистами для постановки достоверного диагноза. Возникает противоречие, порождающее проблему трудоемкости массовых профилактических рентгенологических обследований населения. Разрешение этой проблемы отчасти достигается внедрением информационных технологий, позволяющих автоматизировать и ускорить процесс анализа рентгеновских снимков...
1 Методы рентгенографической диагностики являются одним из наиболее распространенных методов исследований, что обусловлено высокой информативностью и дешевизной среди других лучевых методов. Особое место рентгенография занимает в диагностике бронхолегочной патологии, характеризующейся высокой заболеваемостью среди населения. Своевременное обнаружение и лечение таких заболеваний как туберкулез и рак легких являются одним их актуальных вопросов медицины, что подтверждается распоряжениями Минздрава РФ об организации массовых профилактических осмотров органов грудной полости с помощью рентгенографии.
В условиях повышенной нагрузки врачу-рентгенологу, как правило, приходится просматривать большое количество снимков, анализируемые объекты на которых обладают большой сложностью и многофакторностью. Из- за особенностей субъективного зрительного восприятия информативность изображений значительно варьирует, а качество получаемых рентгенограмм при каждом исследовании зависит от многих факторов: выбора укладки пациента, правильного подбора напряжения и тока на рентгеновской трубке, применения систем фильтров и параметров детектирующей системы рентгенодиагностического комплекса. Поэтому при массовых обследованиях получение качественных рентгенографических изображений и их анализ являются трудоёмкими задачами, что может привести к ошибочным результатам скрининга. Представляется целесообразным внедрение информационных технологий обработки рентгенографических изображений, позволяющих снизить трудоёмкость их анализа и повысить достоверность диагностирования.
2 Современные рентгенологические исследования выполняются на цифровых установках. Автоматизированные рабочие средства, входящие в их состав, содержат широкий спектр методов обработки диагностических изображений. Однако интерфейс рассмотренных приложений предлагает методы обработки в виде списка или панели кнопок, и пользователь выбирает способ обработки на основании опыта или перебора. Поэтому необходима методика улучшения и восстановления рентгенографических изображений, которая снизит временные затраты, трудоемкость их анализа и квалификационные требования к специалисту в части обработки изображений. Реализовать методику возможно с помощью программного комплекса Matlab и его пакета Image processing toolbox, обладающего мощными инструментами обработки изображений.
3 Предлагаемая методика улучшения рентгенографических изображений основывается на алгоритме, представленном на рисунке 3.2. Специалист сравнивает анализируемое изображение с эталонным вариантом, определяет параметры качества рентгенограммы (яркость, контрастность, резкость), которые необходимо корректировать. Из предложенных средств обработки изображений выбирает нужный способ улучшения, осуществляет коррекцию изображения, а затем при получении удовлетворяющего качества архивирование.
4 Описанный алгоритм улучшения реализуется с помощью программы, написанной на языке Matlab. Используемые функции пакета Image processing toolbox предствлены в таблицах 3.1 и 3.8. Они позволяют осуществить загрузку рентгенографических изображений формата JPEG, BMP, DICOM, геометрическую коррекцию, включающую поворот, кадрирование и масштабирование изображения, вывод дополнительной информации о загруженном изображении в виде гистограммы яркости или размеров изображения, осуществить коррекцию основных параметров качества: яркости, контрастности и резкости.
5 Основными методами улучшения яркости и контрастности (таблица 3.1), которые представлены в программе, являются видоизменения гистограмм изображений. В программе предусмотрены функции преобразования гистограммы, ее выравнивания и локальной адаптивной эквализации гистограммы области интереса. С помощью функций пространственных фильтров, представленных в таблице 3.8, возможно коррекция резкости изображения или области интереса, выделение границ объектов.
6 Созданный с помощью GUI Matlab пользовательский интерфейс реализует методику улучшения рентгенографических изображений кнопками вызова функций, сформированных по группам в зависимости от редактируемого параметра качества. Интерфейс работы с программным обеспечением прост, ориентирован на неквалифицированного пользователя вычислительной техники и не требует специальных навыков программирования.
7 Работоспособность созданного программно-методического комплекса улучшения рентгенографических изображений оценена на цифровом рентгеновском снимке легких, который представлен на рисунке 3.16. При сравнении рентгенографического изображения с эталоном, было установлено, что оно характеризуется низкой яркостью, контрастностью и резкостью. В результате применения средств улучшения, выбранных на основе рекомендаций пользовательского интерфейса, получено контрастное, резкое рентгенографическое изображение без перебора других предлагаемых методов.
8 Одной из задач обработки рентгенографических изображений, с целью повышения их информативности, является задача устранения искажений, возникающих в процессе их получения и передачи. Разработанная методика восстановления рентгенографических изображений основывается на алгоритме, представленном на рисунке 4.1. Специалист сравнивает анализируемое изображение с зашумленным изображением, определяет шумовую составляющую изображения, из предложенных средств выбирает нужный способ фильтрации и архивирует изображение.
9 В программе используются функции, реализующие пространственные методы фильтрации изображений (таблица 4.1), и функцию двумерного преобразования Фурье, осуществляющую фильтрацию в частотной области. Пользовательский интерфейс включает панель кнопок, сгруппированных по группам методов фильтрации: пространственные нелинейные, линейные и адаптивные фильтры, высокочастотные и низкочастотные фильтры в частотной области. При наведении курсора на кнопку выходят комментарии о шуме, который возможно устранить данным фильтром. Созданный пользовательский интерфейс обеспечивает ограничение требований к квалификации специалиста в области информационных технологий и снижает временные затраты выбора подходящих методов улучшения.
10 Работоспособность созданной методики улучшения рентгенографических изображений оценена на цифровом рентгеновском снимке легких (рисунок 4.14), на котором были смоделированы импульсный и Гауссов шум также с помощью функции IPT. Изображение было восстановлено с помощью последовательного применения функций медианной и виннеровской адаптивных фильтров. Результат восстановления изображения изображен на рисунке 4.16.
11 Результаты дипломного проектирования соответствуют поставленным задачам дипломной работы. Созданная методика, программа и ее пользовательский интерфейс позволяют улучшать и восстанавливать рентгенографические изображения с минимальными временными затратами выбора метода коррекции и сниженными требованиями к квалификации рентгенолога в области информационных технологий. Перспективами применения данных алгоритмов и программных комплексов является создание программного комплекса автоматической фильтрации изображений с целью их восстановления.
В условиях повышенной нагрузки врачу-рентгенологу, как правило, приходится просматривать большое количество снимков, анализируемые объекты на которых обладают большой сложностью и многофакторностью. Из- за особенностей субъективного зрительного восприятия информативность изображений значительно варьирует, а качество получаемых рентгенограмм при каждом исследовании зависит от многих факторов: выбора укладки пациента, правильного подбора напряжения и тока на рентгеновской трубке, применения систем фильтров и параметров детектирующей системы рентгенодиагностического комплекса. Поэтому при массовых обследованиях получение качественных рентгенографических изображений и их анализ являются трудоёмкими задачами, что может привести к ошибочным результатам скрининга. Представляется целесообразным внедрение информационных технологий обработки рентгенографических изображений, позволяющих снизить трудоёмкость их анализа и повысить достоверность диагностирования.
2 Современные рентгенологические исследования выполняются на цифровых установках. Автоматизированные рабочие средства, входящие в их состав, содержат широкий спектр методов обработки диагностических изображений. Однако интерфейс рассмотренных приложений предлагает методы обработки в виде списка или панели кнопок, и пользователь выбирает способ обработки на основании опыта или перебора. Поэтому необходима методика улучшения и восстановления рентгенографических изображений, которая снизит временные затраты, трудоемкость их анализа и квалификационные требования к специалисту в части обработки изображений. Реализовать методику возможно с помощью программного комплекса Matlab и его пакета Image processing toolbox, обладающего мощными инструментами обработки изображений.
3 Предлагаемая методика улучшения рентгенографических изображений основывается на алгоритме, представленном на рисунке 3.2. Специалист сравнивает анализируемое изображение с эталонным вариантом, определяет параметры качества рентгенограммы (яркость, контрастность, резкость), которые необходимо корректировать. Из предложенных средств обработки изображений выбирает нужный способ улучшения, осуществляет коррекцию изображения, а затем при получении удовлетворяющего качества архивирование.
4 Описанный алгоритм улучшения реализуется с помощью программы, написанной на языке Matlab. Используемые функции пакета Image processing toolbox предствлены в таблицах 3.1 и 3.8. Они позволяют осуществить загрузку рентгенографических изображений формата JPEG, BMP, DICOM, геометрическую коррекцию, включающую поворот, кадрирование и масштабирование изображения, вывод дополнительной информации о загруженном изображении в виде гистограммы яркости или размеров изображения, осуществить коррекцию основных параметров качества: яркости, контрастности и резкости.
5 Основными методами улучшения яркости и контрастности (таблица 3.1), которые представлены в программе, являются видоизменения гистограмм изображений. В программе предусмотрены функции преобразования гистограммы, ее выравнивания и локальной адаптивной эквализации гистограммы области интереса. С помощью функций пространственных фильтров, представленных в таблице 3.8, возможно коррекция резкости изображения или области интереса, выделение границ объектов.
6 Созданный с помощью GUI Matlab пользовательский интерфейс реализует методику улучшения рентгенографических изображений кнопками вызова функций, сформированных по группам в зависимости от редактируемого параметра качества. Интерфейс работы с программным обеспечением прост, ориентирован на неквалифицированного пользователя вычислительной техники и не требует специальных навыков программирования.
7 Работоспособность созданного программно-методического комплекса улучшения рентгенографических изображений оценена на цифровом рентгеновском снимке легких, который представлен на рисунке 3.16. При сравнении рентгенографического изображения с эталоном, было установлено, что оно характеризуется низкой яркостью, контрастностью и резкостью. В результате применения средств улучшения, выбранных на основе рекомендаций пользовательского интерфейса, получено контрастное, резкое рентгенографическое изображение без перебора других предлагаемых методов.
8 Одной из задач обработки рентгенографических изображений, с целью повышения их информативности, является задача устранения искажений, возникающих в процессе их получения и передачи. Разработанная методика восстановления рентгенографических изображений основывается на алгоритме, представленном на рисунке 4.1. Специалист сравнивает анализируемое изображение с зашумленным изображением, определяет шумовую составляющую изображения, из предложенных средств выбирает нужный способ фильтрации и архивирует изображение.
9 В программе используются функции, реализующие пространственные методы фильтрации изображений (таблица 4.1), и функцию двумерного преобразования Фурье, осуществляющую фильтрацию в частотной области. Пользовательский интерфейс включает панель кнопок, сгруппированных по группам методов фильтрации: пространственные нелинейные, линейные и адаптивные фильтры, высокочастотные и низкочастотные фильтры в частотной области. При наведении курсора на кнопку выходят комментарии о шуме, который возможно устранить данным фильтром. Созданный пользовательский интерфейс обеспечивает ограничение требований к квалификации специалиста в области информационных технологий и снижает временные затраты выбора подходящих методов улучшения.
10 Работоспособность созданной методики улучшения рентгенографических изображений оценена на цифровом рентгеновском снимке легких (рисунок 4.14), на котором были смоделированы импульсный и Гауссов шум также с помощью функции IPT. Изображение было восстановлено с помощью последовательного применения функций медианной и виннеровской адаптивных фильтров. Результат восстановления изображения изображен на рисунке 4.16.
11 Результаты дипломного проектирования соответствуют поставленным задачам дипломной работы. Созданная методика, программа и ее пользовательский интерфейс позволяют улучшать и восстанавливать рентгенографические изображения с минимальными временными затратами выбора метода коррекции и сниженными требованиями к квалификации рентгенолога в области информационных технологий. Перспективами применения данных алгоритмов и программных комплексов является создание программного комплекса автоматической фильтрации изображений с целью их восстановления.
