Išsėtinės sklerozės automatizuota diagnostika ir ligos dinamikos įvertinimas radiologinių vaizdų sekose.
Punys, Tautvydas |
Recenzentas / Reviewer | |
Komisijos pirmininkas / Committee Chairman | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member |
Tyrimo tikslas: Įvertinti automatizuotos pažeidimo detekcijos taikymą magnetinio rezonanso vaizduose sergantiems išsėtine skleroze. Tyrimo uždaviniai: 1. Apžvelgti išsėtinės sklerozės automatizuotos diagnostikos magnetinio rezonanso vaizdų sekose metodikas pateikiamas mokslinėje literatūroje. 2. Įvertinti automatizuotos detekcijos branduolių magnetinio rezonanso vaizdų sekose taikymo galimybes ir sąlygas klinikinėje praktikoje.
Išsėtinės sklerozės (IS) diagnostika ir ligos dinamikos vertinimas atliekami pagal tarptautiniu mastu pripažįstamas ir Lietuvos teisės aktais įtvirtintas schemas. Automatizuota magnetinio rezonanso (MR) vaizdų analizė gali palengvinti ir objektyvizuoti šį procesą. Remiantis moksline literatūra, pagrindiniai automatizuotos vaizdų analizės IS diagnostikoje žingsniai yra trimačių duomenų (3D) segmentavimas, anatominių struktūrų sutapatinimas ir pažaidų skirtingais laiko momentais palyginimas. Iš beveik 12 tūkst. LSMUL KK pacientų apsilankymų, sergančių IS, buvo atrinkta 1565 unikalūs pacientai, iš kurių 119 buvo atlikti pakartotiniai galvos smegenų MR tyrimai, kurių metu 84 pacientams T2/FLAIR režimu buvo suformuoti 3D erdviniai vaizdai.1x1x1mm skiriamąja geba. Tokio tipo erdvinė vaizdų analizė yra paprasčiausia pradiniame technologijos diegimo etape. Automatizuotai analizei būtinas 3D vaizdų paruošimas – vaizdo elementų verčių normalizavimas, kad būtų galima matematiškai operuoti su gretimuose pjūviuose esančia informacija, ar gauta skirtingais laiko momentais. Normalizacija atliekama remiantis kiekvieno vaizdo meta-informacija, saugoma DICOM formato failo antraštėje.
The Goal: To evaluate possibilities of application of the automated detection of multiple sclerosis lesions in magnetic resonance images. Tasks: 1. To give an overview of techniques used for automated diagnosis of the multiple sclerosis in MR image sequences, presented in scientific publications. 2. To assess possibilities and circumstances of using the automated diagnosis of the multiple sclerosis in MR image sequences in the clinical practice.
Multiple sclerosis (MS) is diagnosed and the disease dynamics is evaluated according the international schemes and Lithuanian legislation. Automated diagnosis based on magnetic resonance (MR) image sequences could improve the process and give more objective results. According to the scientific publications, one could identify the following main steps of the automated image based MS diagnostics: 3D segmentation, spatial registration (matching anatomical structures) and lesion comparison among different studies (in time). There were almost 12 thousand patients visits to the hospital of the Lithuanian University of Health Sciences „Kauno klinikos“, when the MS was indicated as the diagnosis. This corresponds to 1565 unique patients, and there were 119 patients among them, when the repeated MR scans were performed. The 3D T2/FLAIR MR image data sets with the equal spatial resolution (1x1x1 mm) were generated for 84 patients. The equal 3D spatial resolution is the most enabling in the initial deployment phase of the technique. The automated 3D MR image analysis requires to prepare images – normalisation of pixel values is necessary to have mathematically comparable data in the adjacent scans or different scans (in time) of the same patient. The normalisation is carried out based on each image meta-information, contained in the DICOM header of a file.