CC BY
24
УДК 611.1:004
МОДИФ1КАЦ1Я I ДОСЛ1ДЖЕННЯ МЕТОДУ СЕГМЕНТАЦП АНГ1ОГРАМ 13 ЗАСТОСУВАННЯМ МОРФОЛОГ1ЧНО1 ОБРОБКИ
В.М. Крилов, д.т.н., професор М.В. Полякова, к.т.н., доцент О.В. 1щенко, асистент
К.В. Лук'янчук
Одеський нацюналъний полтехшчний утверситет, Одеса, Укра'та
Кршое В.М., Полякова М.В., 1щенко О.В., Лук'янчук К.В. Модифтащя i досллдження методу сегментацп ангюграм гз застосуеанням морфолог1чног обробки.
Модифпсовано метод сегментацп ангюграм гз застосуванням вейвлет-функщй шляхом використання математично'1 морфологи на еташ вндалення петель 3i скелетона судини. Знижено стандартне вщхилення мшшально1 вщсташ вщ скелетона отриманого бшарного зображення до скелетона зображення, що е результатом сегментацп Tiei ж ангюграми експертом.
Ключов1 слова: скелетон, математична морфолопя, сегментащя, ангюграма
Крылов В.Н., Полякова М.В., Ищенко А.В., Лукъянчук Е.В. Модификация и исследование метода сегментации ангиограмм с применением морфологической обработки.
Модифицирован метод сегментации ангиограмм с применением вейвлет-функций путем использования математической морфологии на этапе удаления петель из скелетона сосуда. Снижено стандартное отклонение минимального расстояния от скелетона полученного бинарного изображения до скелетона изображения, который является результатом сегментации той же ангиограммы экспертом.
Ключевые слова: скелетон, математическая морфология, сегментация, ангиограмма
Krylov V.N., Polyakova M.V., Ishchenko A.V., Lukyanchuk К. V. Modification and research method of the angiogram's segmentation using morphological processing.
The method for segmentation of angiograms using wavelets and mathematical morphology at the stage of removal of loops with vessel skeleton is modified. The standard deviation of the minimum distance from the binary image of obtained skeleton to skeleton of the image resulting from the segmentation of the same angiogram by expert is decreased.
Keywords: skeleton, mathematical morphology, segmentation, angiogram
В наш час для дiагностики уражень судин в кардюлогп активно застосовуеться ангiографiчне дослщження коронарних судин, яке спрямоване на верифжащю дiагнозу iшемiчноí хвороби серця, уточнення локалiзащí ураження судинного русла, на основi чого лжарем визначаеться лжування [1]. Тобто, ангiографiя -метод контрастного рентгенолопчного дослщження кровоносних судин, який вивчае *1х функ-щональний стан. Використовуючи комп'ютерну технологдо, лшар отримуе можливють видшяти на зшмку необхщш дшянки для бшьш детального дослщження, змiнювати параметри зображення, -яскравють, контрастшсть, - пщкреслювати конту-ри об'еклв, а також створювати тривимiрну картину [2].
Результати, отримаш на сучасному обладнанш, характеризуються дуже великим розмiром 3Б-даних високого дозволу [2].
Для побудови трьохмiрноí моделi судин до послщовноот ангiографiчного зображення повин-ш застосовуватися методи зменшення розмiрiв масивiв, при цьому збер^аючи максимально мож-ливу кшьюсть шформащг Один з таких методiв -скелетизацiя об'еклв. Головна мета побудови скелетона судини - формування його 3Б-моделг Для цього ми беремо початкове зображення та будуемо скелетон судини. По^м отримаемо бшар-не зображення, за допомогою якого будуемо 3Б-модель судини [2]. Вона е бшьш зручною у використанш i бшьш шформативною, що спрощуе подальшу роботу лжаря i визначення правильного дiагнозу. Пiд поняттям скелетон ми розумiемо видiлення середнiх лiнiй дерева судин на бшарно-му зображеннi [3]. У двовимiрному випадку серед-ня лiнiя (скелет) фiгури - це множина кривих, яю визначаються як геометричне мюце точок, якi мають, принаймш, двi найближчi точки гранищ фiгури, у той час, як бшарне зображення - це рiзновид цифрових растрових зображень, де значення кожного пiкселя умовно кодуеться, як «0» i «1». При побудовi скелетона судин, ми не повинш забувати про особливостi медичних зображень, таких як завади, геометричш та оптич-нi спотворення, нечiткi гранищ об'еклв, динамiч-
1нформацшне та математичне забезпечення eK0H0MÎ4Hrn процеав_
на змша об'еклв, - з 1х допомогою не можна побудувати стшк до шумiв середнi лшп. Результат використання юнуючих методiв видшення скелетону е незадовiльним через погану якють видiленого скелетону та наявнють петель на ньому [4]. Для полшшення результату в ще'1 робо-тi була використана морфологiчна обробка зобра-ження, яка потребуе невелик обчислювальн1 затрати.
Метою роботи було шдвищення якост1 видiлення скелетону на зображеш ангiограм шляхом морфолопчно!' обробки. Для досягнення поставлено!' мети виртуються таю задача — аналiз методу iз застосуванням узагальнених вейвлет-функцiй для сегментацп зображень судин на ангюграмах [4];
— полiпшення якостi скелетону шляхом видалення петель;
— B^ip показникiв якостi видiлення скелетону зображення ангюграми цим методом;
— ощнювання вибраних показникiв на зображеннях ангюграм коронарних судин i аналiз результат.
В нашому випадку об'ектом дослщження е зображення ангiогpами серця, яке отримано за допомогою сучасного ангiогpафiчного обладнан-ня, спецiально призначеного для отримання анпограм для дослщження. На рис. 1 зображено, яким чином проходить обробка ангiогpафiчних зображень [1].
Лкар-- - дiагност
Рис. 1. Функщональна схема автоматизовано'1 обробки ангiогpафiчних зображень
Наша робота присвячена удосконаленню та модифжацп методу сегментацп ангiогpам iз застосуванням вейвлет-функцш. Метод, який ми використовували, представлений на схемi (рис.2) [4]. Удосконалення методу полягало в тому, що ми додавали одну процедуру до вже юнуючого методу, а саме - процедуру видалення петель зi скелетону. За допомогою ще'1 процедури ми покращили якiсть видшеного скелетону.
Запропонована модифiкацiя методу представлена на схемi (рис.3).
В робот запропонована така методика видалення петель:
— задаемо пор^ на pозмip петлi, яку необхiдно видалити;
— створюемо масиви, в яких ми будемо збер^ати iнфоpмацiю про петлц
— знаходимо замкнутi чотирьох зв'язковi областi на зобpаженнi, що вщповщають петлям;
ознакою цих областей е чорна область в оточенш бшого контуру;
— будуемо матрицю нулiв А1 такого ж розмiру, як наше зображення;
— у цики перебираемо видшеш петлi 1 перевiряемо, чи не перевищуе область, яку оточуе петля, заданий порщ
— на нашому чорному зображенш А1 (матриц1 нулiв) знайденi петлi зафарбовуемо бшим;
— проводимо дилатацiю зображення А1, для того, щоб включити контур в петлi;
— до швертованого зображення А1 i вихщного зображення скелетона застосовуемо операцiю лопчного множення мiм. Отримаемо скелетон без петель, але з розривами, як ми повинн1 з'еднати;
— задаемо максимальну вiдстань для вiдрiзкiв, як будемо з'еднувати;
— перебираемо фрагменти зображення, як вгдповгдають видаленим петлям та для кожного фрагмента знаходимо кгнцевг точки на скелетонг;
— знаходимо гндекси кгнцевих точок розривгв i будуемо матрицю вiдстаней мiж кiнцевими точками;
— обчислюемо вiдстань мiж кiнцевими точками;
— перевiряемо умову: "якщо отримана вiдстань бiльше максимально!', то таю точки, що знаходяться на великгй вiдстанi одна вгд одно!, не розглядаемо", в гншому випадку, якщо отримана вiдстань бгльше нуля i не перевищуе максимальну, використовуемо алгоритм Брезенхема для з'еднання вiдрiзкiв [5].
Рис. 2. Функцгональна схема методу сегментацп зображень судин на анггограмах в просторi перетворення з узагальненими вейвлет-функцгями та аналгзу результатгв сегментацп.
^ Вихщне зображення Б|нар1зац1я зображення ^ ^ Побудова скелетону
П о л ¡пшення якост! скелетона
Г4 —
Видалення вщростк1в
н Знаходження зв'язних областей
н Видшення петель на скелетон!
А З'еднання розрив1в
| Оц1нка якос~п скелетона
Рис. 3. Процедура морфологгчно! обробки
1нформацшне та математичне забезпечення економiчних процемв_
В процеа експериментальних дослiджень проводилося порiвняння скелетона бiнарного зображення, який був отриманий шляхом сегментацií анпограми модифiкованим методом, зi скелетоном М зображення, що е результатом сегментацií тiеí ж ангiограми експертом. Обчислювалися наступнi характеристики [6]: — ввдношення кiлькостi пiкселiв на скелетош:
S
SMCR(S, M ) = M,
— мiнiмальна вiдстань ввд скелетона M до скелетона S:
MSD(S,M) = {minxeS d(m,i) | m e M},
— мiнiмальна ввдстань вiд скелетона S до скелетона M:
SMD(S, M) = {min meM d(m, *) | * e S }.
Таблиця. Результати дослiдження якосп модифiкованого метода видiлення скелетона в порiвняннi з
базовим
Метод сегментацц SMCR MSD SMD Час, с
Середне знач. Станд. ввдх. Середне знач. Станд. вщх.
Базовий 0,99 2,92 7,71 2,14 5,06 14,1
Модифiкований 1,04 2,61 0,9 2,66 0,57 14,2
Побудова скелетона та результати застосуван- на методика була застосована на реальних зобра-ня методу на реальних зображеннях. Запропонова- женнях. На рис. 4. показано побудову скелетону.
V
s V-<"V ■.
\
-Г"
А,
i I
г-
б
А-
/ ^ \
s
\
1 \ Г\
\\ \
Рис. 4. Побудова скелетона: а - отриманий скелетон, б - видшення петель на скелетош, в - видалення
петель зi скелетону, г - результуючий скелетон
На рис. 5, а показано реальне зображення, яке було взяте для проведення експерименту. Потiм видiлялося дерево судин (рис. 5, б) i для нього
будувався скелетон. Запропонованою методикою видшенш петлi (рис. 5, г) було видалено та отримано скелетон без петель (рис. 5, д).
а
в
г
д
Рис. 5. Результат застосування методу на реальних зображеннях(продовження)
Висновки. В роботг було проведено аналгз гснуючих методгв видглення скелетону судин та запропоновано модифгкований метод сегментацп анггограм гз застосуванням вейвлет-функцгй шляхом використання математично! морфологи на етапг видалення петель зг скелетона судини. Було проведено дослгдження розроблено! методики на реальних зображеннях. В результатг використання модифгкацг! було знижено середне значения та стандартне вгдхилення мгнгмально! вгдстанг вгд
скелетона M до скелетона S - на11% та 88% вгдповгдно, та стандартне вгдхилення мгнгмально! вгдстанг вгд скелетона S до скелетона M - на 89%. На основг проведених дослгджень можна зробити висновок, що запропонований метод вгдповгдае практичним вимогам та дозволить уточнити локалгзацгю ураження судинного русла, а отже пгдвищити достовгрнгсть дгагнозу гшемгчно! хвороби серця.
1нформацшне та математичне забезпечення економ1чних процемв_
Список лггератури:
1. Крюков Н.Н., Николаевский Е.Н., Поляков В.П. Ишемическая болезнь сердца (современные аспекты клиники, диагностики, лечения, профилактики, медицинской реабилитации, экспертизы): Монография. — Самара: ООО «ИПК Содружество», 2010. - 651 с.
2. Ильясова Н.Ю., Казанский Н.Л., Корепанов А.О., Куприянов А.В., Устинов А.В., Храмов А.Г. Компьютерная технология восстановления пространственной структуры коронарных сосудов по ангиографическим проекциям // Компьютерная оптика. — 2009. — Т. 33, № 3. — С. 281 — 317.
3. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.
4. Полякова М.В.Сегментация изображений сосудов на ангиограммах в пространстве преобразования с обобщенными вейвлет-функциями // Компьютинг. — Тернополь: «Економiчна думка», 2011. — Т. 10, № 2. — С. 141 — 152.
5. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики: Пер. с англ. С.А. Вичеса, Г.В. Олохонтовой, П.А. Монахова. — М.: Мир, 1989. — 512 с.
6. T. Kazmar, J. Kybic. Opacity quantification in cardiac angiogram sequences // BIOSIGNAL: Analysis of Biomedical Signals and Images / Jiri Jan, Jiri Kozumplik, Ivo Provaznik (Eds.). — Brno, Czech Republic: VUTIUM Press, 2008. — P. 66.
Надано до редакци 15.02.2012
Крилов Вжтор .Миколайович / Viktor N. Krylov victor_krylov@inbox. ru
Полякова Марина В'ячеслаывна / Marina V. Polyakova marina_polyakova@rambler.ru
1щенко Олеся Володимирiвна / Alesja V. Ishchenko alesya.ishchenko@gmail.com
Лук'янчук К.В. / K.V. Lukyanchuk
Посилання на статтю / Reference a Journal Article:
Модифжащя i до^дження методу сегментацп ангюграм i3 застосуванням морфологiчноl обробки. [Електронний ресурс]/В.М. Крилов, М.В. Полякова, О.В. 1щенко, К.В. Лук'янчук//Економка: реали часу. Науковий журнал. — 2012. — № 1 (2). — С. 175-180. — Режим доступу до журн.: http://economics. opu. ua/files/archive/2012/n1. html
