Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Jakub Nowak

Zastosowanie deskryptorów tekstury, kształtu i barwy standardu MPEG 7 do detekcji zmian patologicznych układu pokarmowego w obrazach endoskopii bezprzewodowej


Application of MPEG 7 Texture, Shape and Colour Descriptors for Detection of Pathological Changes of Gastrointestinal System in Wireless Endoscopy Images


Opiekun pracy dyplomowej: dr hab. inż. Piotr Szczypiński prof. ucz.
Dodatkowy opiekun pracy dyplomowej: dr hab. inż. Artur Klepaczko

Praca dyplomowa magisterska obroniona 2011-03-21
Streszczenie pracy dyplomowej:
Rozwój bezprzewodowej endoskopii wymaga zastosowania automatycznej klasyfikacji obrazów. W wyniku jednego badania otrzymuje się 50000 obrazów, których zdiagnozowanie zajmuje dwie godziny. Tworzy to problem, gdyż czas przeznaczony na leczenie pacjentów, lekarz spędza na ocenianiu otrzymanego materiału. To spowodowało konieczność poszukiwania wydajnego sposobu automatycznego rozpoznania i klasyfikacji zmian patologicznych. Głównym celem tej pracy jest sprawdzenie wydajności deskryptorów tekstury, kształtu i barwy w procesie rozpoznawania i klasyfikacji zmian patologicznych układu pokarmowego. W tej pracy informacje, które zawierają obrazy z kapsułki endoskopowej zostały opisane za pomocą narzędzi dostarczonych przez standard MPEG-7. Na podstawie koloru, kształtu i tekstury zostały obliczone odpowiednie deskryptory. Mając do dyspozycji obrazy, które zostały podzielone na kategorie zawierające patologiczne zmiany oraz prawidłowy stan tkanki utworzono wzorce dla każdej kategorii. Mając taki wzorzec można go zastosować w porównaniu i klasyfikacji innych obrazów pochodzących z układu pokarmowego. W pracy został wykonany podział oryginalnych obrazów o wielkości 256x256 pikseli na mniejsze obszary. Z jednego obrazu utworzono cztery obrazy o wielkości 128x128 pikseli oraz dwanaście obrazów 64x64 piksele. Po raz pierwszy do opisu obrazów użyto połączonych w jeden siedmiu deskryptorów standardu MPEG-7. Dodatkowo został zastosowany drobiazgowy podział kategorii z patologicznymi zmianami co poskutkowało np. w stworzeniu z kategorii wrzody trzech mniejszych podkategorii. Kategorię wybroczyn podzielono również na dwie mniejsze kategorie. W celu klasyfikacji zostały użyte cztery klasyfikatory: dwa maszyny wektorów nośnych oraz dwa k-najbliższych sąsiadów. Obrazy ze zbioru przygotowanego do testowania klasyfikatorów zostały porównane z wcześniej przygotowanymi wzorcami. Klasyfikacja została przeprowadzona zarówno dla obrazów opisanych pojedynczymi jaki i łączonymi deskryptorami. Otrzymane rezultaty pozwalają sądzić, iż MPEG-7 zapewnia użyteczne narzędzia, które mogą posłużyć automatycznej klasyfikacji obrazów z układu pokarmowego. Dodatkowo, można stwierdzić, że wprowadzenie podziału obrazów bazowych na mniejsze sekcji spowodowało zwiększenie skuteczności zastosowanych metod. Rozdziały 1-3 prezentują ogólny zarys endoskopii bezprzewodowej oraz wprowadzają czytelnika w standard MPEG-7. Rozdział 4 prezentuje programy, które zostały użyte w pracy. W rozdziale 5 można znaleźć informacje na temat przygotowania, ekstrakcji deskryptorów oraz procesu klasyfikacji obrazów. Rozdziały 6-8 traktują o rezultatach oraz podsumowują otrzymane wyniki.
Abstract:
With development of wireless capsule endoscopy need of automatic classification of obtained images appeared. As a result of one examination over 50000 images are obtained. To verify this number of images a lot of time is required with medical doctor. This caused the problem of spending the time analyzing material and not curing patients in the same time. In result method of automatic recognition and classification of pathological changes was seek. The main goal of this thesis is to evaluate performance of single and combined descriptors obtained with use of MPEG-7 standard for automatic classification of pathological changes in gastrointestinal tract. In this thesis content and information that image from endoscopic capsule carries was described by tool supplied by MPEG-7 standard. Based on low-level image features like colour, shape and texture complex description of content was obtained. Templates describing a pathological changes like ulcers, bleeding etc. were created. Having such a template, images obtained from the next examinations were compared and classified, marking them as a pathological change or normal state. From each original 256x256 pixel image from endoscopic capsule four 128x128 pixel images and twelve 64x64 pixel images were created to make the region smaller. This should result in more accurate description of the region having smaller size an better visualization of pathological changes having small dimensions in comparison with whole image. First time seven MPEG-7 descriptors were combined together to create complex description of images. Additionally deeper categorization of pathological changes was performed creating from obtained five categories eight categories what involved splitting ulcers into three smaller subcategories and extravasations into two smaller subcategories. Four classifiers were trained – two support vector machine classifiers (SVM) [33] and two k-nearest neighbourhood classifiers (KNN) [34]. Then having a test set of images prepared that were not previously classified performance of each descriptor was check with use of classification methods mentioned previously. Results obtained are promising for the automatic classification of defect instances in gastrointestinal tract. This proved that usage of MPEG-7 tools in description of defects in GI tract is appropriate. Division of the images into smaller parts also improved the results of classification. The paper is organized as follows: chapters 1-3 presents general introduction to capsule endoscopy and MPEG-7 descriptors. Chapter 4 provides information about software used. Chapter 5 is dealing with the process of data preparation and processing. In chapter 6-8 results and the discussion is placed.