MULTIPARAMETRIKUS MR VIZSGÁLATOK SZEGMENTÁLÁSA …• Atlasz készítése – Vizsgálatok és vele együtt a szegmentumok fúzionálása egy adott referencia térben » Valószín

MULTIPARAMETRIKUS MR VIZSGÁLATOK SZEGMENTÁLÁSA NYAKI RÉGIÓBAN

VKSZ_12-1-2013-0012Világszínvonalú intelligens és inkluzív egészségügyi információs és döntéstámogató keretrendszer (Analitic Healthcare Quality User Information) kutatása

Nagy Antal, Tanács Attila, Balázs Péter, Varga László, Urbán SzabolcsPalkó András, Szabó Endre, Csomor AngélaSzegedi Tudományegyetem

Magyar Radiológusok Társasága XXVIII. Kongresszusa2016. június 23-25.


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


CÉLKITŰZÉS

• Számítógépes algoritmusok fejlesztése– Multimodális/multiparametrikus modalitások információját

felhasználva – Radiológusok munkájának a segítése

• Régiók beazonosítása, elkülönítése• Kombinált információk megjelenítése


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


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)


SZEGMENTÁLÁSI MÓDSZEREK

• Mesterséges intelligencia– Gépi tanulás

• Tesztelés– Hasonlósági mérték

– A nagyobb a jobb

Tanítás

Tesztelés

Légcső: 85% Gerincvelő: 95%

Fejbiccentőizom: 90%

Nyálmirigy:75%


SZEGMENTÁLÁSI MÓDSZEREK

• Számítógépes látás– Skála invariáns tulajdonságok

– Legerősebb jellemzők párosítása

• Klaszterezés T2 FRFSE pixel információk alapján– Érszegmentálás

• Kis méretű

• Nagyon változatos• Artefactumok


MULTIMODÁLIS MEGJELENÍT Ő

• 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.


LÉZIÓK BEAZONOSÍTÁSA

• Szemia-automatikus tumor kontúrozó módszer– PET és MRI képek együttes

felhasználásával

• Öntanuló tumor szegmentálási módszer– SCE-MRI képekre


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

KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!


Documents

MULTIPARAMETRIKUS MR VIZSGÁLATOK SZEGMENTÁLÁSA …• Atlasz készítése – Vizsgálatok és vele együtt a szegmentumok fúzionálása egy adott referencia térben » Valószín