Metody śledzenia naczyń krwionośnych w trójwymiarowych obrazach rezonansu magnetycznego

Przedmiotem przedstawionej pracy jest zagadnienie segmentacji naczyń krwionośnych mózgu. Głównym celem było napisanie programu skuteczne wydzielającego żyły i tętnice w
obrazach rezonansu magnetycznego. Stworzenie takiej aplikacji daje możliwość trójwymiarowej
wizualizacji, kompresji danych i analizy ilościowej pomocnej w wystawianiu diagnoz pacjentom.
Przetwarzanie obrazów biomedycznych nie jest prostą dziedziną i wymaga zarówno
odpowiedniego algorytmu jak i wydajnych narzędzi. Wybór odpowiednich metod został
poprzedzony przeglądem dotychczasowych podejść i opisem najczęściej używanych metod. Jako
główny element powstającego programu wybrana została filtracja Hessego. Operacja ta ma na celu
wykrywanie elementów które mają kształt cylindrów, posiadają lokalnie określony kierunek i są
jaśniejsze od tła. Takimi cechami charakteryzują się rzeczywiste naczynia.. Na podstawie badań
dobrano optymalne parametry filtracji, wprowadzono niezbędne poprawki i tak przetworzony obraz poddano progowaniu, zarówno globalnemu jak i lokalnemu.
Program napisany został w środowisku C++ przy użyciu bibliotek ITK i VTK –
specjalnych narzędzi do przetwarzania i wizualizacji obrazów biomedycznych.
Ostateczny efekt działania aplikacji w pełni spełnia postawione założenia. Podczas procesu
budowania programu był on kilkakrotnie modyfikowany. Nowe wyniki w każdej fazie
projektowania były porównywane z efektami uzyskiwanymi wcześniej. Dzięki temu możliwe było ukazanie korzyści płynących ze stosowania macierzy Hessego. Wykazano również wyższości progowania lokalnego nad globalnym oraz przedstawiono wnikliwą analizę wpływu doboru parametrów filtru Hessego na dokładność i rodzaj wykrywanych naczyń.

The goal of this thesis is the issue of segmentation of vessels. The main aim was to create a
computer program efficiently mark out veins and arteries in magnetic resonance images. Such an
application makes it possible to create a three-dimensional image, compress data and conduct a
quantitative analysis which is helpful in diagnosing patients.
Processing biomedical images, however, is very difficult and requires the right algorithm
and efficient tools. The choice of suitable methods was preceded by an overview of previous
attempts and a description of most commonly used methods. Hessian filtering was chosen as the
most important element of the program. The goal of this operation is detecting cylinder shaped
elements, which have a locally specified direction, and are brighter than the background. These
generalized features can be applied to real vessels. The filtering was thoroughly tested. On the basis
of research, the optimum parameters for filtering were selected and necessary adjustments were
made. The acquired image was subject to global and local thresholding.
The program was written in C++ programming language, with the use of ITK and VTK
libraries – special tools for processing and visualization of biomedical images.
The end result of the program fulfills all of the objectives set at the beginning. During the
process of creating the program, it was modified several times. New results in each phase of
planning were compared with the former, thus allowing to show the advantages of using the
Hessian matrix. The superiority of local thresholding over global thresholding was also shown, as
well as a thorough analysis of the impact of selecting parameters of the Hessian filter on the
accuracy and type of detected vessels.