Cel projektu



Pobieranie 12,52 Kb.
Data04.02.2018
Rozmiar12,52 Kb.

Projekt 1 – 15/10/2009

Segmentacja organów w zdjęciach przekrojowych klatki piersiowej


  1. Cel projektu

Wykrycie i identyfikacja organów (mięśni szkieletowych, płuc, wątroby, mięśnia sercowego) w zdjęciach.


  1. Wymagania





    • Implementacja algorytmu w Matlabie (można korzystać z toolboxów)

    • Sprawozdanie w formacie PDF

      1. Opis rozwiązania

      2. Ilościowa i jakościowa analiza wyników

      3. Wnioski, propozycje ulepszeń
  1. Dane wejściowe


Zdjęcia: http://www.icsr.agh.edu.pl/~mro/proj1/anatomia/zdjecia.zip

Poprawną identyfikację organów można uzyskać z atlasu anatomicznego:



http://web.mac.com/rlivingston/RAAViewer/Downloads.html

wybierając w programie RAAViewer z menu File->Open image series a następnie otwierając serię „VisHumChest”.


  1. Opis projektu




    1. Założenia

Celem jest stworzenie algorytmu, który wykryje na zdjęciach granice wybranych organów (mięśni szkieletowych, płuc, wątroby, mięśnia sercowego) i oznaczy te granice różnymi kolorami.



    1. Algorytm

Przykładowy prosty algorytm może zawierać:



    • Wygładzanie i usuwanie drobnego szumu: filtracja odpowiednim filtrem, transformata falkowa usuwająca drobne detale

    • Wykrywanie krawędzi, zmian w gradiencie poziomu jasności, lub cechach tekstury, by uzyskać granice poszczególnych rodzajów tkanek/organów

    • Operacje morfologiczne by scalić i wygładzić uzyskane granice, by uzyskać na ich podstawie obiekty binarne

    • Analiza cech tekstur w ramach poszczególnych tkanek, by określić rodzaj organu. Opis różnych cech tekstur znajduje się w artykułach w zbiorze: http://www.icsr.agh.edu.pl/~mro/proj1/anatomia/artykuly.zip

Celem jest stworzenie takiego algorytmu, i takie dobranie jego parametrów, by automatycznie wykrywał tkanki/organy, w tym np. wszystkie wystąpienia mięśni szkieletowych na około klatki piersiowej. Parametry systemu, w szczególności cechy tekstur poszczególnych tkanek, należy dobierać na kilku wybranych zdjęciach, a następnie przetestować system na innych zdjęciach.


    1. Przydatne funkcje



imread – wczytanie obrazu

imresize – skalowanie obrazu (Image Processing Toolbox)

imfilter – filtracja obrazu zadaną funkcją (Image Processing Toolbox), m.in. filtrami wygładzającymi, obliczającymi gradient, wykrywającymi krawędzie

wavedec2/waverec2 – dekompozycja/rekonstrukcja falkowa obrazu (Wavelet Toolbox)

edge – detekcja krawędzi (Image Processing Toolbox)

bwmorph – funkcje morfologiczne (Image Processing Toolbox)

imfill – wypełnienie obiektów będących obrysem

bwlabeln – izolacja poszczególnych obiektów w obrazie binarnym



©operacji.org 2017
wyślij wiadomość

    Strona główna