Računalno potpomognuta automatska segmentacija slika pluća dobivenih računalnom tomografijom i primjena na praćenje razvoja bolesti: doktorski rad - Mešanović, Nihad (N. Mešanović ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2013)
Segmentacija struktura pluca važna je operacija u analizi medicinskih slika. U ovoj disertaciji predložene su metode za automatsku segmentaciju plucnog tkiva, izdvajanje plucne parenhime i traheobronhijalnog stabla sa slika pluca dobivenih racunalnom tomografijom, kao i razvoj metoda za automatsku segmentaciju plucnog tkiva radi pracenja razvoja bolesti pluca. Razvijena je brza i robusna automatizirana metoda za segmentaciju granica prsnog koša i uklanjanje neanatomskih piksela, koja može naci primjenu u drugim racunalnim sustavima i analizi medicinskih slika. Formirana je i metoda za automatsku segmentaciju plucnog parenhima i traheobronhijalnog stabla pluca, koja koristi algoritam izrastanja regije te je predstavljen sustav koji sam pronalazi odgovarajucu anatomsku lokaciju za postavljanje sjemenske tocke, a uvedena su dodatna ogranicenja za sprecavanje nepravilne segmentacije. Ova disertacija dodatno opisuje racunalne metode za dvodimenzionalno (2D) i trodimenzionalno (3D) segmentiranje i volumetrijsko mjerenje bolesti pluca. Mjerenje promjene u velicini odreDene tvorbe izmeDu dva pregleda od vitalnog je znacaja za pracenje razvoja bolesti i utvrDivanje ucinkovitosti lijecenja. Trenutacne metode za mjerenje plucnih bolesti ne koriste volumetrijsko usporeDivanje koje je idealna metoda za pracenje razvoja bolesti. Metoda za automatsko odreDivanje razvoja bolesti predložena u ovoj disertaciji radi prema nacelu mjerenja površine segmentiranih zdravih pluca, ne uzimajuci u obzir tvorbe koje se nalaze unutar plucnog parenhima. S obzirom na to da se kod segmentacije pluca velike promjene teško mogu izdvojiti radi slicnih karakteristika s okolnim tkivom, predložena metoda je pokazala da se ova slicnost može iskoristiti u cilju pracenja promjene bolesti. Istraživanjem se pokazalo da se automatski nacin segmentacije može koristiti u klinicke svrhe, radi olakšanja rada lijecnika i ubrzavanje procesa rada i u tu svrhu su rezultati usporeDeni s rucnom segmentacijom i ocjenama radiologa, a na velikom broju slika pokazana je znacajna statisticka korelacija s referentnim rezultatima. Ove metode cine temelj sustava za koji se ocekuje da ce dopustiti i istraživacima i klinicarima da ucinkovito segmentiraju i mjere plucna oboljenja te da prate napredovanje bolesti i procijene ucinkovitost tretmana. Kljucne rijeci: automatska segmentacija; segmentacija traheobronhijalnog stabla; procjena razvoja bolesti.