Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

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

Zofia Durys

Segmentacja nowotworów jajnika na obrazach CT i MRI


Segmentation of ovarian cancer in CT and MRI images


Opiekun pracy dyplomowej: dr inż. Aleksandra Królak
Praca dyplomowa inżynierska obroniona 2020-02-13
Streszczenie pracy dyplomowej:
Rak jajników stanowi poważne zagrożenie dla społeczeństwa i jest uważany za chorobę cywilizacyjną. Rak ten związany jest z największą umieralnością - występuje często bez widocznych objawów. Ten artykuł skupia się na przedstawieniu precyzyjnego sposobu wczesnego diagnozowania raka jajników, który może skutkować mniejszą liczbą przypadków rozwinięcia guza. Wraz z rozwojem korzyści technologicznych jest szansa na stworzenia systemu diagnostycznego. Guz może stanowić problem, ale gdy zostanie zauważony na wczesnym etapie, można go usunąć bez komplikacji. To pokazuje, że metoda zapobiegawcza najlepiej służy unikaniu rozprzestrzeniania się raka. Bioinformatyka zaczyna być stosowana w instytucjach medycznych, zyskując popularność. Przedstawiona zostanie jedna z metod diagnostyki - automatyczna segmentacja guzów jajnika, pokazująca proces uzyskiwania dostępu do danych i ich analizy. Ten artykuł pokaże, w jaki sposób format DICOM ułatwia segmentację guzów jajnika za pomocą prostego programu.
Abstract:
Ovarian cancer is a serious threat for society and is considered to be a developmental disease. It is the most dangerous cancer that can happen frequently and without any symptoms. This paper will focus on presenting an accurate way of early diagnosing ovarian cancer that could result in less cases of a developed tumor. With the development of technological advantages, a diagnosis system could be created. Cancer can be a problem, yet when noticed in an early stage, can be often removed without any complications. This shows that a preventive method would serve best for avoiding the spread of the disease. Bioinformatics is beginning to be widely used in hospitals. One of the promising ideas of diagnosing cancer, automatic segmentation of ovarian tumors, will be presented showing the process of accessing data and analyzing it. This paper will show how DICOM images are a helpful tool in segmentation of tumors. A simple tool will be developed to aid the diagnosis of ovarian cancer tumors.