Original title:
Měření objemu v 3D datech
Translated title:
Volume measurement in 3D data
Authors:
Krajíček, Václav Document type: Rigorous theses
Year:
2009
Language:
cze Abstract:
[cze][eng] Diagnostika prostřednictvím počítačové tomografie, nebo magnetické rezonance je už delší dobu běžnou součástí komplexního lékařského vyšetření. Tato zařízení chrlí velké objemy dat, které musí být následně prostudovány lékařem odborníkem. Zde se nabízí velký prostor pro využití počítačů k podpoře diagnostiky, nebo vizualizaci. Tato práce si bere za úkol změřit objem specifických orgánů v lidském těle jako jsou ledviny, nebo slezina. K měření objemu orgánu je nutné provést rekonstrukci objektu z trojrozměrných dat. Rekonstrukce je založena na segmentaci obrazových dat, která odděluje rekonstruované orgány od pozadí. Úloha segmentace je speciálně přizpůsobena pro tento typ dat, která jsou, exemplář od exempláře, charakteristická velkou podobností v obecném tvaru, ale také velkou různorodosti v drobných detailech. Byly zvoleny deformovatelné modely jakožto primární nástroj pro segmentaci trojrozměrného objemu. Deformovatelné modely jsou hlavním tématem této práce. Programy měřící objem v lékařských datech existují, ale díky vzrůstajícímu výkonu počítačů bylo možné implementovat algoritmy, které zatím tento software neobsahuje. Výsledkem této práce je systém, který segmentuje a počítá objem v lékařských datech. Zároveň byla provedena srovnávací měření odhadující chybu vzhledem ke skutečným hodnotám.Medical diagnostics using computed tomography or magnetic resonance is a common part of complex medical checkup for a long time. These devices produce vast volumes of data, which must be analyzed by an expert physician. There is a big space for utilising computers to aid medical diagnosis, or visualization. This work aims to measure volume of a specific organ in the human body, like kidneys or spleen. To measure volume of the organ it is necessary to reconstruct the object from three-dimensional data. Reconstruction is based on segmentation of the image data, which separates reconstructed organs from the background. The task of segmentation is specially adapted to this kind of data, which are, from specimen to specimen, characterized by big similarity in common shape, but also by big heterogeneity in tiny details. Deformable models were chosen as a primary tool for the segmentation of three-dimensional volumes. They are also the main topic of this work. Programs measuring volume in medical data exist, but thanks to increasing performance of modern computers it is possible to implement new algorithms, which are not present in today's software tools. The result of this work is a system which segments and measures volume in medical data. We also perform benchmarks, which expose an error of the measurement with...
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/24789
guest ::
