Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

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

Krystian Klimczak

Ilościowa ocena obszarów udaru mózgu – obrazy z tomografii komputerowej głowy – krwiaki podtwardówkowe i nadtwardówkowe


Quantitative assessment of areas of stroke – computer tomography images of the brain – epidural and subdural hematoma


Opiekun pracy dyplomowej: prof. dr hab. inż. Michał Strzelecki
Dodatkowy opiekun pracy dyplomowej: mgr inż. Antonina Młynarczyk-Kochanowska

Praca dyplomowa inżynierska obroniona 2019-02-14
Streszczenie pracy dyplomowej:
W artykule przedstawiono metodę przetwarzania obrazu umożliwiającą rozpoznanie krwiaka. Praca opisuje algorytm zdolny do wykrywania i ilościowej oceny zmian w ludzkim mózgu. Zestaw obrazów uzyskany przy pomocy tomografii komputerowej został zbadany przy użyciu oprogramowania MATLAB. Obrazy medyczne wymagały wstępnego przetwarzania, które polegało na dostosowaniu wartości jasności obrazu i zastosowaniu prostego filtra medianowego w celu wygładzenia obrazu. Główna faza przetwarzania obrazu składała się z progowania i operacji morfologicznych. Odpowiednie ustawienie wartości progu spowodowało usunięcie czaszki i struktury mózgu z obrazu. Ponadto wynikiem progowania było uzyskanie obrazu binarnego, w którym krwiak był przedstawiony jako biały obszar. Zamykanie i otwieranie to operatory morfologiczne stosowane w celu: wypełnienia perforowanych obszarów w krwiaku, usunięcia cienkich struktur otaczających krwiak. Ostatnie działanie ingerujące w obraz wiązało się z koniecznością usunięcia małych struktur w obrazie. Struktury o obszarze mniejszym niż określona liczba pikseli zostały usunięte z obrazu, pozostawiając krwiaka. Ilościowe oszacowanie obszaru krwiaka w obrazie binarnym wykonano dla każdego obrazu zawierającego krwiak. Stopień pewności algorytmu wykorzystywanego do wykrycia krwiaka osiągnął 78,57%. Pozostałe 21,43% przypadków zawierało dodatkowe struktury zaznaczone na obrazie. Prosta ingerencja ze strony użytkownika może spowodować zwiększenie pewności algorytmu. Słowa kluczowe: Tomografia komputerowa, MATLAB, krwiak, przetwarzanie obrazu, progowanie
Abstract:
In this paper the image processing method enabling the recognition of hematoma was presented. The thesis describes the algorithm capable of detection and quantitative assessment of lesions in human brain. The set of Computed Tomography scan images was investigated with use of MATLAB software. The medical images required pre-processing which consisted of brightness intensity values adjustment of an image and applying simple median filter to smoothen the image. The main image processing phase consisted of threshold adjustment and morphological operations. Setting the threshold value appropriately resulted in removal of skull and brain structure from the image. What is more thresholding resulted in binary image, where hematoma was displayed as white region. Closing and opening were the morphological operators used in order to: fill perforated regions in the hematoma, remove thin structures surrounding hematoma. Last action interfering into image was connected with need of removal of small structures in the image. Structures with the area smaller than predefined number of pixels were extracted from image leaving the hematoma. Quantitative estimation of the area of hematoma in the binary image was performed for every slice containing hematoma. The rate of certainty of the algorithm used for hematoma detection reached 78.57%. The remaining 21.43% of cases contained additional structures marked in the image. Simple input from user may result in increase of the certainty of the algorithm. Keywords: Computed Tomography, MATLAB, hematoma, image processing, thresholding