2020-01-14
106
Для того, чтобы загрузить изображения формата DICOM следует выбрать пункт меню File-Open DICOM или нажать комбинацию клавиш Ctrl+N (Рис. 9).
Рисунок 9 – Пункт меню открытия серии медицинских изображений.
После вызова пункта меню откроется диалог выбора файла. Следует указать любой файл серии слоев, которую необходимо загрузить (Рис. 10).
Рисунок 10 – Диалог выбора файлов.
После выбора файла программа загрузит всю серию изображений и отобразит три проекции (аксиальную, корональную и сагиттальную) (Рис. 11).
Рисунок 11 – Общий вид программы.
Для выделения средних линий необходимо выбрать пункт меню Window-Extract skeleton (Рис. 12).
Рисунок 12 – Пункт меню выделения средних линий
Результат выделения средних линий представлен на рисунке 13. Получившееся изображение можно вращать в различных направления, выбирать различное приближение.
а) б)
в)
Рисунок 13 – Пример построения скелета а) и б) различные ракурсы в) приближение
Заключение
В данной работе были изучены алгоритмы выделения средних линий на трехмерных изображениях и сравнены по многим критериям (сохранение топологии, инвариантность относительно преобразований, связность и т.д.).
Также был разработан алгоритм выделения средних линий, основанный на псевдодистанционных картах. Основным преимуществом данного метода является хорошая устойчивость к шумам, инвариантность относительно поворотов и масштабирования, скорость работы. Из недостатков стоит отметить большой объем используемой памяти, отсутствие возможности восстановления исходного объекта. Данный алгоритм реализован в рамках программного комплекса анализа изображений компьютерной томографии.
В ходе выполнения данной работы был подготовлен интерфейс взаимодействия комплекса анализа изображений компьютерной томографии с клинической автоматизированной системой управления. Также было разработано взаимодействие интерпретатора Lua с различными библиотеками обработки изображений и реализованы алгоритмы вычисления характеристик объектов для их использования в интерпретаторе Lua.
Список литературы к реферату
1. Недзьведь А.М., Абламейко С.В., Белоцерковский А.М., Лемман Т. Быстрый метод выделения сети сосудов на полутоновых ангиографических изображениях. – Искусственный интеллект. 2, 2006, С. - 206-210.
2. H. Blum. A Transformation for Extraction New Descriptors of Shape, Models for the Perception of Speech and Visual Form, MIT Press, 1967.
3. W. Gong and G. Bertrand. A simple parallel 3D thinning algorithm. Proc. IEEE Pattern Recognition, 188-190, 1990.
4. A. Lieutier. Any open bounded subset of Rn has the same homotopy typethan its medial axis, Proc. ACM SMI, 2003.
5. T.Y. Kong, A. Rosenfeld. Digital topology: Introduction and survey. Comp. Vision, Graphics, and Image Proc., 48(3):357-393, 1989.
6. S.W. Choi, H.P. Seidel. Linear One-sided Stability of MAT for Weakly Injective 3D Domain, Proc. ACM SMA, 2002.
7. P.K. Saha, B.B. Chaudhuri. 3D Digital Topology under Binary Transformation with Applications, Computer Vision and Image Understanding, 63(3):418–429, 1996.
8. S. Svensson, C. Arcelli, G. Sanniti di Baja. Finding cavities and tunnels in 3D complex objects, Proc. ICIAP, pp. 342 – 347, 2003.
9. G. Sanniti di Baja, S. Svensson. A New Shape Descriptor for Surfaces in 3D Images, Pattern Recognition Letters, 23:703, 2002.
10. N. Gagvani and D. Silver. Parameter Controlled Volume Thinning, Graphical Models and Image Processing, 61(3):149-164, 1999.
11. C.W. Niblack, P.B. Gibbons, D.W. Capson. Generating skeletons and centerlines from the distance transform, Graphical Models and Image Processing, 54(5):420-437, 1992.
12. N. Gagvani and D. Silver. Animating volumetric models, Academic Press Professional 63(6):443-458, 2001.
13. D.-G. Kang, J.B. Ra. A New Path Planning Algorithm for MaximizingVisibility in Computed Tomography Colonography,
14. N. Cornea, D. Silver, X. Yuan, R. Balasubramanian. Computing Hierarchical Curve-Skeletons of 3D Objects, The Visual Computer, 21(11):945-955, 2005.
