(43-3) 14 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Выделение контуров костей коленного сустава на медицинских рентгенограммах

Михайличенко А.А., Демяненко Я.М.

Южный Федеральный университет, Институт математики, механики и компьютерных наук

 PDF, 1236 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-455-463

Страницы: 455-463.

Аннотация:
Важным шагом в автоматическом анализе медицинских рентгенограмм является детектирование интересующих объектов. Однако медицинские рентгенограммы зачастую имеют низкую контрастность и варьирующуюся в широких пределах цветовую гамму, что затрудняет их анализ традиционными методами, которые в своей работе опираются на конкретные критерии однородности регионов. В данной работе мы предлагаем подход к выделению контуров объектов, не требующий критерия однородности. Метод основан на выделении фрагментов границ и устранении разрывов между фрагментами границы одного объекта. Нами был предложен численный критерий для определения точности соответствия полученного контура описываемому объекту. Полученные результаты могут применяться для диагностики отклонений, болезней, а также использоваться как промежуточный результат для более интеллектуальных методов анализа изображений.

Ключевые слова:
обработка изображений; сегментация медицинских рентгенограмм; извлечение контуров

Цитирование:
Михайличенко, А.А. Выделение контуров костей коленного сустава на медицинских рентгенограммах / А.А. Михайличенко, Я.М. Демяненко // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 3. – С. 455-463. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-455-463.

Литература:
  1. Dougherty, G. Medical image processing: Techniques and applications (Biological and medical physics, biomedical engineering) / G. Dougherty. – New York: Springer-Verlag, 2011..
  2. Stolojescu-Crisan, C. Comparison of X-Ray image segmentation techniques / C. Stolojescu-Crisan, S.A. Holban // Advances in Electrical and Computer Engineering. – 2013. – Vol. 13, Issue 3. – P. 85-92.
  3. Goshtasby, A. Segmentation of cardiac cine MR images for extraction of right and left ventricular chambers / A. Goshtasby, D.A. Turner // IEEE Transactions on Medical Imaging. – 1995. – Vol. 14, Issue 1. – P. 56-64.
  4. Feng, D. Segmentation of bone structures in X-Ray image [Electronical Resource] / D. Feng // PhD thesis. – Singapore: School of Computing National University of Singapore, 2006. – URL: http://www.comp.nus.edu.sg/~leowwk/thesis/dingfeng-proposal.pdf (request date 06.02.2019).
  5. Kulkarni, M. X-ray image segmentation using active shape models [Electronical Resource] / M. Kulkarni. – Master's thesis, University of Cape Town, 2008. – URL: http://www.dip.ee.uct.ac.za/~klkmay001/MK_undergrad_thesis.pdf
  6. Seise, M. Segmenting tibia and femur from knee X-ray images / M. Seise, S.J. McKenna, I.W. Ricketts, C.A. Wigderowitz // Proceedings of the Medical Image Understanding and Analysis. – 2005. – P. 103-106.
  7. Garcia, R.L. A fully automatic algorithm for contour detection of bones in hand radiographs using active contours / R.L. Garcia, M.M. Fernandez, J.I. Arribas, C.A. Lopez // IEEE International Conference on Image Processing. – 2003. – P. 421-424.
  8. Chen, Y. Automatic extraction of femur contours from hip X-Ray images / Y. Chen, X.H. Ee, W.K. Leow, T.S. Howe // Computer Vision for Biomedical Image Applications. – 2005. – P. 200-209.
  9. Chernuhin, N.A. On an approach to object recognition in X-ray medical images and interactive diagnostics process / N.A. Chernuhin // IEEE Proceedings: Computer Science and Information Technologies (CSIT). – 2013.
  10. Paris, S. Bilateral filtering: Theory and applications / S. Paris, P. Kornprobst, J. Tumblin, F. Durand // Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision. – 2009.
  11. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1979. – Vol. 9. – P. 62-66.
  12. Xu, C. Snakes, shapes, and gradient vector flow / C. Xu, J.L. Prince // IEEE Transactions on Image Processing. – 1998. – Vol. 7, Issue 3. – P. 359-369.
  13. Kirsch, R. Computer determination of the constituent structure of biological images / R. Kirsch // Computers and Biomedical Research. – 1971. – Vol. 4. – P. 315-328.
  14. Canny, J. A computational approach to edge detection / J. Canny // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – Vol. 8, Issue 6. – P. 679-698.
  15. Williams, D.J. A fast algorithm for active contours and curvature estimation / D.J. Williams, M. Shah // CVGIP: Image Processing. – 1992. – Vol. 55, Issue 1. – P. 14-26.
  16. Петров, В.О. Модификация алгоритма активных контуров для решения задачи интерактивной сегментации растровых изображений дефектов металлических отливок / В.О. Петров, О.О. Привалов // Современные проблемы науки и образования. – 2008. – № 6 – С. 14–19.
  17. Hart, P.E. Formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths / P.E. Hart, N.J. Nilsson, B.A. Raphael // IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. – 1968. – Vol. 4, Issue 2. – P. 100-107.
  18. Cormen, T.H. Introduction to algorithms / T.H. Cormen, Ch.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein. – 3rd ed. – MIT Press, 2009. – P. 727-730.
  19. Mikhaylichenko, A. Automatic detection of bone contours in X-Ray Images / A. Mikhaylichenko, Y. Demyanenko, E. Grushko // CEUR Workshop Proceedings (AIST 2016). – 2016. – Vol. 1710. – P. 212-223.
  20. Михайличенко, А.А. Метод точного выделения контуров медицинских объектов на рентгенограммах / А.А. Михайличенко, Я.М. Демяненко // Труды 26-й Международной конференции по компьютерной графике и обработке изображений, ГрафиКон 2016. – 2016. – С. 193-198.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20