Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ ЛОКАЛИЗАЦИИ БРОНХОВ И ТРАХЕИ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ

Работа №190034

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы44
Год сдачи2019
Стоимость4250 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
3
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Реферат
Введение 4
1. Обзор существующих решений 6
2. Инструменты компьютерного зрения 10
2.1 Бинаризация изображений 10
2.2 Морфологические преобразования 16
2.3 Выделение связных компонент 19
3. Предлагаемый подход 22
3.1 Загрузка и предобработка набора срезов 22
3.2 Преобразование срезов 23
4. Реализация 25
4.1 Язык программирования Python 25
4.2 Библиотека OpenCV 29
4.3 Реализованные функции 33
5. Тестирование 36
Заключение 40
Литература 41

В настоящее время существует множество заболеваний трахеи и бронхов, которые опасны для жизни человека. К таким можно отнести рак трахеи и бронхов, туберкулез трахеи и бронхов и др.
Трахея - одна из самых важных частей дыхательной системы. Она соединяет гортань с бронхами. Главная функция трахеи - проведение воздуха к легким. К тому же трахея обладает защитной и резонаторной функциями.
Ключевое значение в обследовании пациентов с подозрением на поражение дыхательных путей играют методы лучевой диагностики органов грудной клетки.
Один из методов такой диагностики - компьютерная томография. Компьютерная томография (КТ) представляет собой диагностическое визуальное исследование. Этот метод основан на измерении и сложной компьютерной обработке разности ослабления рентгеновского излучения различными по плотности тканями. В настоящее время компьютерная томография является основным методом исследования внутренних органов человека с использованием рентгеновского излучения. Таким образом, КТ-сканирование предоставляет подробную информацию об анатомических особенностях исследуемой области.
Компьютерная томография органов грудной клетки для одного пациента содержит от 100 до 130 послойных изображений внутренних органов.
После получения качественных снимков КТ врач-рентгенолог подробно их изучает и обращает внимание на:
• Плотность легочной ткани по сегментам
• Наличие или отсутствие гранулем, опухолей
• Размеры патологических участков
• Характер кровообращения и т.д.
Для того, чтобы поставить правильный диагноз одному пациенту, специалисту- радиологу требуется изучить серию снимков и по ним вынести заключение. Для этого ему необходимо фокусировать свое внимание на конкретной области исследования. Это очень трудоемкая и кропотливая работа.
В данной работе представлен алгоритм локализации трахеи и бронхов для облегчения работы специалистов-радиологов.
На данный момент существуют приложения, которые позволяют автоматизировать решение многих медицинских задач (они будут рассмотрены позже), но в них не поддерживается автоматическое выделение области исследования.
В связи с этим цель выпускной квалификационной работы - реализовать алгоритм для локализации трахеи и бронхов на изображениях компьютерной томографии.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
• Изучить инструменты компьютерного зрения
• Реализовать алгоритм для локализации бронхов и трахеи на изображениях компьютерной томографии с применением инструментов компьютерного зрения
• Выполнить разметку изображений для оценки эффективности работы алгоритма
• Выполнить тестирование
Предметом исследования стали способы работы с изображениями, а также алгоритмы, позволяющие находить и выделять интересующие части изображений.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


При выполнении данной работы был реализован алгоритм для локализации трахеи и бронхов на изображениях компьютерной томографии.
Были выполнены следующие задачи:
• Сделан обзор существующих решений для работы с данными формата DICOM
• Изучены инструменты компьютерного зрения, которые были использованы в процессе реализации алгоритма.
• Реализован алгоритм локализации трахеи и бронхов на изображениях компьютерной томографии.
• Проведена оценка эффективности реализованного алгоритма.
• Проведены эксперименты и тестирование.
Помимо этого, был изучен язык программирования Python, методы работы с цифровыми изображениями и основные функции библиотеки OpenCV.
Итоговая программа способна распознавать трахею и частично главные бронхи. Естественно, в реализации остаются места, которые возможно оптимизировать для лучшей работы, а также возможно реализовать более точный алгоритм.


1. Medical images for the cloud [Электронный ресурс]. - URL: https://boxdicom.com/ (Дата обращения: 01.02.19)
2. RadiAnt DICOM Viewer [Электронный ресурс]. - URL: https://www.radiantviewer.com (Дата обращения: 01.02.19)
3. Vidar Dicom Viewer [Электронный ресурс]. - URL: https://povidar.ru/dicom-
viewer/v3/index.html (Дата обращения: 02.02.19)
4. Sante DICOM Editor [Электронный ресурс]. - URL:
https://www.santesoft.com/dicom_editor.html (Дата обращения: 01.02.19)
5. Медицинская энциклопедия [Электронный ресурс] - URL: http://www.medical-enc.ru (Дата обращения: 02.02.19)
6. Википедия - свободная энциклопедия [Электронный ресурс]. - URL: https://ru.wikipedia.org/ (Дата обращения: 03.02.19)
7. Das A. Guide to Signals and Patterns in Image Processing Foundations, Methods and Applications / / by Apurba Das. // Springer eBooks. [Электронный ресурс]. - URL: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14172-5 (Дата обращения: 03.04.19)
8. Компьютерная томография / Терновой С.К., Абдураимов А.Б., Федотенков И.С. -
Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2008. - 176 c. [Электронный ресурс]. - URL:
http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970408902.html (Дата обращения: 06.03.19)
9. Otsu, N.: A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. (SMC) 9(1), 62-66 (1979)
10. Миркин Б. Г. Введение в анализ данных : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры : [для студентов вузов, обучающихся по инженерно-техническим, естественно-научным и экономическим направлениям и специальностям] / Б. Г. Миркин ; "Высшая школа экономики" Национальный исследовательский университет. - Москва : Юрайт, 2015. - 173, [1] с.: ил.- (Авторский учебник)
11. OpenCV [Электронный ресурс]. - URL: https://opencv.org/ (Дата обращения: 17.04.19)
12. Hetland M. L. Beginning Python From Novice to Professional / / by Magnus Lie Hetland. // Springer eBooks. [Электронный ресурс]. - URL: http://dx.doi.org/10.1007/978-1- 4302-0634-7 (Дата обращения: 25.03.19)
13. Zijdenbos, A.P.; Dawant, B.M.; Margolin, R.A.; Palmer, A.C. (1994). "Morphometric analysis of white matter lesions in MR images: method and validation". IEEE Transactions on Medical Imaging. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). 13 (4): 716­724.
14. ИНТУИТ. Национальный открытый университет [Электронный ресурс]. - URL: http://www.intuit.ru (Дата обращения: 22.05.19)
15. OpenCV documentations [Электронный ресурс]. - URL: http://docs.opencv.org (Дата 0бращения: 25.04.19)
16. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ