फेफड़ों के मैनुअल विभाजन में लगभग 10 मिनट लगते हैं और स्वचालित विभाजन के समान उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए कुछ कौशल की आवश्यकता होती है। ऑटो विभाजन में लगभग 15 सेकंड लगते हैं।

मैंने माना कि तंत्रिका नेटवर्क के बिना, 70% से अधिक की सटीकता प्राप्त करना संभव होगा। मैंने यह भी सुझाव दिया कि रूपात्मक ऑपरेशन अधिक जटिल एल्गोरिदम के लिए एक छवि तैयार कर रहे हैं। लेकिन उन कम से कम कुछ 40 टोमोग्राफिक नमूनों को संसाधित करने के परिणामस्वरूप, एल्गोरिथ्म ने त्रुटियों के बिना फेफड़ों का चयन किया, और पहले पांच मामलों में परीक्षण के बाद, एल्गोरिथ्म ने महत्वपूर्ण बदलावों से नहीं गुजरा और पहले आवेदन से यह बिना बदलाव के शेष 35 अध्ययनों पर सही ढंग से काम किया। सेटिंग्स।

तंत्रिका नेटवर्क में एक ऋण भी होता है - उनके प्रशिक्षण के लिए आपको फेफड़ों के सैकड़ों प्रशिक्षण नमूनों की आवश्यकता होती है, जिन्हें मैन्युअल रूप से लेबल करना होगा।

सामग्री

श्वसन तंत्र की संरचना

श्वसन प्रणाली में वायुमार्ग और फेफड़े शामिल हैं। ऊपरी और निचले श्वसन पथ को आवंटित करें। निचले और ऊपरी श्वसन पथ के बीच अलग होने का बिंदु भोजन और श्वसन चैनलों का प्रतिच्छेदन बिंदु है। स्वरयंत्र के ऊपर का सब कुछ ऊपरी भाग है, और शेष निचला है।

हम श्वसन अंगों को सूचीबद्ध करते हैं:
नाक गुहा : - नाक, अधिकतम साइनस, आदि।
ग्रसनी वह चैनल है जिसके माध्यम से भोजन और हवाई यात्रा होती है।
स्वरयंत्र - स्वर गठन के लिए जिम्मेदार। ग्रीवा कशेरुक C4-C6 के स्तर पर स्थित है।
ट्रेकिआ - एक ट्यूब जो स्वरयंत्र और ब्रोन्ची को जोड़ती है।
ब्रांकाई श्वसन नलिकाएं हैं, जिनमें से अधिकांश फेफड़े के अंदर स्थित हैं।
फेफड़े मुख्य श्वसन अंग हैं।

हौंसफील्ड स्केल

गॉडफ्रे हाउंसफील्ड एक ब्रिटिश इलेक्ट्रिकल इंजीनियर हैं, जिन्होंने अमेरिकी सिद्धांतकार एलन कॉर्मैक के साथ मिलकर गणना टोमोग्राफी विकसित की, जिसके लिए उन्हें 1979 में नोबेल पुरस्कार मिला।

Hounsfield Scale - एक मात्रात्मक एक्स-रे घनत्व स्केल जो Hounsfield इकाइयों में मापा जाता है, हू द्वारा निरूपित किया जाता है।

एक्स-रे घनत्व की गणना पदार्थ के क्षीणन गुणांक के आधार पर की जाती है, अर्थात्, इस पदार्थ से गुजरते समय विकिरण शक्ति में कमी की डिग्री।

एक्स-रे घनत्व की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

$ $ प्रदर्शन $ $ {μ_ {X} -μ_ {पानी} \ ओवर μ_ {पानी} -μ_ {वायु}} \ गुना 1000 $ $ प्रदर्शन $ $

जहाँ $μ_X, μ_ {पानी}, μ_ {हवा}$ - मापा पदार्थ, पानी और हवा के लिए रैखिक क्षीणन गुणांक।

एक्स-रे घनत्व नकारात्मक है क्योंकि शून्य एक्स-रे घनत्व पानी से मेल खाता है। इसका मतलब यह है कि सभी पदार्थ जिनके माध्यम से एक्स-रे तरंगें पानी की तुलना में विकिरण शक्ति में थोड़ी कमी के साथ गुजरती हैं (उदाहरण के लिए, फेफड़े के ऊतक, वायु) में एक नकारात्मक एक्स-रे घनत्व होगा।

विभिन्न ऊतकों के लिए अनुमानित एक्स-रे घनत्व निम्न हैं:

वायु: -1000 एचयू।
श्वसन अंग: -950 से -300 एचयू।
रक्त (संवहनी विपरीत के बिना): 0 से 100 एचयू।
हड्डियां: 100 से 1000 एचयू।

विकिपीडिया लिंक: हाउंसफील्ड पैमाना , गॉडफ्रे हाउंसफील्ड , क्षीणन गुणांक ।

गणितीय आकृति विज्ञान

इस आलेख में चयनित एल्गोरिदम के बीच मुख्य स्थान रूपात्मक संचालन द्वारा कब्जा कर लिया गया है।

कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्र में, रूपात्मक ऑपरेशन वस्तुओं के आकार को बदलने के लिए एल्गोरिदम के एक समूह को बुलाते हैं। सबसे अधिक बार, आकारिकीय संचालन को बिनाराइज्ड छवियों पर लागू किया जाता है, जहां वस्तुओं के स्वर इकाइयों के अनुरूप होते हैं और शून्य से शून्य तक।

मुख्य रूपात्मक कार्यों में शामिल हैं:

आकृति विज्ञान संबंधी फैलाव (फैलाव, विस्तार) - वस्तुओं के सभी किनारे स्वरों में नए स्वरों को जोड़ना। यही है, सभी सीमा वाले स्वरों के साथ, एक दिए गए आकार (गेंद, घन, क्रॉस, आदि) के साथ एक कोर के साथ एक मार्ग बनाया जाता है। इस ऑपरेशन का उपयोग अक्सर कई आसन्न वस्तुओं को एक वस्तु में जोड़ने के लिए किया जाता है।

आकृति विज्ञान अपरदन (क्षरण, अपरदन) - वस्तुओं की सीमा पर पड़े सभी स्वरों का विनाश। यह ऑपरेशन तनुकरण के विपरीत है। यह ऑपरेशन कई छोटी वस्तुओं के परस्पर जुड़े रूप में शोर को दूर करने के लिए उपयोगी है। हालांकि, शोर हटाने की इस पद्धति का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए जब खंड वाली वस्तु में कटाव की त्रिज्या की तुलना में मोटाई अधिक हो।

मॉर्फोलॉजिकल क्लोजर एक फैलाव है जिसके बाद क्षरण होता है। इसका उपयोग वस्तुओं के अंदर खुलने को बंद करने और आसन्न वस्तुओं को संयोजित करने के लिए किया जाता है।

मॉर्फोलॉजिकल ओपनिंग (खोलना) अपरदन के बाद अपरदन होता है। इसका उपयोग छोटे शोर वाली वस्तुओं को हटाने और वस्तुओं को कई वस्तुओं में विभाजित करने के लिए किया जाता है।

ली एल्गोरिथ्म और RLE संपीड़न

एक बिनाराइज्ड स्वर की मात्रा में वस्तुओं को अलग करने के लिए, ली एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है। यह एल्गोरिथ्म मूल रूप से सबसे छोटा रास्ता खोजने के लिए आविष्कार किया गया था। लेकिन हम इसका उपयोग वस्तुओं को एक तीन आयामी सरणी से स्वरों के चयन और स्थानांतरित करने के लिए करते हैं। इसका सार प्रारंभिक बिंदु से सभी संभावित दिशाओं में समानांतर आंदोलन है। त्रि-आयामी मामले के लिए, किसी दिए गए स्वर से आंदोलन की 26 या 6 दिशाएं संभव हैं (यदि छवि के किनारे पर वोक्सेल स्थित नहीं है)।

गति के लिए अनुकूलन करने के लिए, हमने रन-लेंथ एन्कोडिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग किया। इसका सार इस तथ्य में निहित है कि अनुक्रम में तत्वों की संख्या के बराबर एक और शून्य के अनुक्रम को प्रतिस्थापित किया जाता है। उदाहरण के लिए, स्ट्रिंग "00110111" को इस प्रकार बदला जा सकता है: "2; 2; 1; 3"। यह मेमोरी एक्सेस की संख्या को कम करता है।

विकिपीडिया लिंक: ली एल्गोरिथ्म, आरएलई एल्गोरिदम ।

थ्रेसहोल्ड बेस वॉल्यूम रूपांतरण

एक टोमोग्राफ का उपयोग करके, अंतरिक्ष में प्रत्येक बिंदु पर एक्स-रे घनत्व पर डेटा प्राप्त किया गया था। एयर वॉक्सल्स का एक्स-रे घनत्व -1100 से -900 एचयू, और श्वसन अंगों का वॉक्सल्स -900 से -300 एचयू है। इसलिए, हम -300 एचयू से अधिक एक्स-रे घनत्व वाले सभी अतिरिक्त स्वरों को हटा सकते हैं। नतीजतन, हमें एक बिनाराइज्ड वॉक्सेल मात्रा मिलती है जिसमें केवल श्वसन अंग और वायु होते हैं।

बाहरी हवा की कतरन

शरीर की आंतरिक हवा को अलग करने के लिए, हम उन सभी वस्तुओं को हटा देंगे जो स्वर के दृश्य के कोनों से सटे हैं। इस प्रकार हम बाहरी हवा से छुटकारा पा लेते हैं।

हालांकि, सभी मामलों में टोमोग्राफ तालिका के अंदर की हवा को हटाया नहीं जाएगा, क्योंकि इसमें दृश्य के कोनों के साथ संबंध नहीं हो सकता है।

इसलिए, हम न केवल कोनों को स्कैन करेंगे, बल्कि दृश्य के किसी भी सीमा के विमानों पर पड़े सभी स्वरों को भी देखेंगे। लेकिन परिणामस्वरूप, किसी कारण से, फेफड़े खुद भी छोड़ दिया। यह पता चलता है कि श्वासनली का दृश्य के ऊपरी तल के साथ भी संबंध था।

स्कैनिंग क्षेत्र से ऊपरी विमान को बाहर करना आवश्यक है। ऐसे अध्ययन भी हैं जिनमें फेफड़े पूरी तरह से नहीं पकड़े गए थे और निचला विमान फेफड़ों से जुड़ा हुआ है। इसलिए, यदि वांछित है, तो निचले विमान को भी बाहर रखा जा सकता है।

लेकिन यह विधि केवल स्तन अध्ययन पर काम करती है। शरीर की पूरी मात्रा पर कब्जा करने के मामले में, नाक गुहा के माध्यम से आंतरिक और बाहरी हवा के बीच का संबंध छवि पर दिखाई देगा। इसलिए, आंतरिक और बाहरी हवा को अलग करने के लिए रूपात्मक कटाव को लागू करना आवश्यक है।

कटाव को लागू करने के बाद, हम दृश्य के पार्श्व विमानों के निकटता के आधार पर बाहरी हवा के विभाजन के पहले प्राप्त विधि पर लौट सकते हैं।

बाहरी हवा को अलग करके, इसे तुरंत हवा और फेफड़ों की कुल मात्रा से बाहर निकाला जा सकता है और शरीर और फेफड़ों की आंतरिक हवा प्राप्त कर सकता है। लेकिन एक समस्या है। कटाव के बाद, बाहर की हवा के बारे में कुछ जानकारी खो गई थी। इसे बहाल करने के लिए, हम बाहरी हवा के फैलाव को लागू करते हैं।

अगला, हम बाहरी हवा को सभी वायु और श्वसन अंगों से हटाते हैं और आंतरिक वायु और श्वसन अंगों को प्राप्त करते हैं।

वॉल्यूम में अधिकतम ऑब्जेक्ट को हाइलाइट करना

अगला, हम श्वसन अंगों को वॉल्यूम में सबसे बड़ी वस्तु के रूप में चुनते हैं। श्वसन अंग एक अलग वस्तु है। जठरांत्र संबंधी मार्ग के अंदर फेफड़े और हवा के बीच कोई संबंध नहीं है।

यह ध्यान देने योग्य है कि थ्रेसहोल्ड परिवर्तन के प्रारंभिक चरण में एक्स-रे घनत्व थ्रेशोल्ड का सही विकल्प महत्वपूर्ण है। अन्यथा, कुछ मामलों में, कम रिज़ॉल्यूशन के परिणामस्वरूप दोनों फेफड़ों के बीच संबंध नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप मानते हैं कि श्वसन अंगों के स्वरों की एक्स-रे घनत्व -500 एचयू या उससे कम है, तो नीचे के मामले में, श्वसन अंगों के सबसे बड़े ऑब्जेक्ट के रूप में आवंटन से त्रुटि पैदा हो जाएगी, क्योंकि दोनों फेफड़ों के बीच कोई अंतर नहीं है। इसलिए, सीमा को -300 एचयू तक बढ़ाया जाना चाहिए।

फेफड़ों के अंदर नाड़ी बंद होना

फेफड़ों के अंदर के जहाजों को पकड़ने के लिए, हम रूपात्मक बंद का उपयोग करते हैं, अर्थात्, एक ही त्रिज्या के साथ कटाव के बाद फैलाव। जहाजों का एक्स-रे घनत्व लगभग -100..100 एचयू है।

बड़ी रक्त वाहिकाएं बंद नहीं हुईं। लेकिन यह आवश्यक नहीं है। इस ऑपरेशन का उद्देश्य फेफड़ों के अंदर के कई छोटे छिद्रों को नष्ट करना था ताकि आगे के फेफड़े के विभाजन को सुविधाजनक बनाया जा सके।

श्वसन सेगमेंटेशन एल्गोरिथम

परिणामस्वरूप, हम निम्नलिखित श्वसन अंग विभाजन एल्गोरिथ्म प्राप्त करते हैं:

थ्रेशोल्ड द्वारा बेस वॉल्यूम का थ्रेसहोल्ड रूपांतरण <-300 एचयू।
बाह्य और आंतरिक हवा के पृथक्करण के लिए 3 मिमी की त्रिज्या के साथ आकृति विज्ञान का क्षरण।
वॉक्सल दृश्य के सीमा पार्श्व विमानों के निकटता के आधार पर बाहरी हवा का आवंटन।
अपरदन के परिणामस्वरूप खोई गई जानकारी को बहाल करने के लिए बाहरी हवा का रूपात्मक फैलाव।
आंतरिक हवा और श्वसन अंगों को प्राप्त करने के लिए सभी हवा और श्वसन अंगों से बाहरी हवा का घटाव।
वॉल्यूम में अधिकतम ऑब्जेक्ट को हाइलाइट करना।
फेफड़ों के अंदर रक्त वाहिकाओं के रूपात्मक रूप से बंद होना।

MATLAB में एल्गोरिथ्म का कार्यान्वयन

GetRespiratoryOrgans मेथड

%      (    ) %      . % V =         . % cr =    . % ci =      (, 3  %      3   . function RO = getRespiratoryOrgans(V,cr,ci) %     %   < -300 HU. AL=~imbinarize(V,-300); %    3   %     . SE=strel('sphere',3); EAL=imerode(AL,SE); %       %      . EA=getExternalAir(EAL); %      %      . DEA=EA; for i=1:4 DEA=imdilate(DEA,SE); DEA=DEA&AL; end %         %        . IAL=AL-DEA; %     . RO=getMaxObject(IAL); %     . RO=closeVoxelVolume(RO,3,2);

GetExternalAir विधि

 %  ,       % (  ,     %    ). % EAL =      . function EA = getExternalAir(EAL) %  bwlabeln  :   %    ,  –    .. V=bwlabeln(EAL); %    ,    %     . R=regionprops3(V,'BoundingBox','VoxelList'); n=height(R); %  3-D      . s=size(EAL); EA=zeros(s,'logical'); %        %    ,   . for i=1:n %   x  y,    %  . x0=R(i,1).BoundingBox(1); y0=R(i,1).BoundingBox(2); x1=x0+R(i,1).BoundingBox(4); y1=y0+R(i,1).BoundingBox(5); %        %  ,       %   EA. if (x0 < 1 || x1 > s(1)-1 || y0 < 1 || y1 > s(2)-1) %        %  : [[x1 y1 z1][x2 y2 z3] … [xn yn zn]]. mat=cell2mat(R(i,2).VoxelList); ms=size(mat); %  ,    . for j=1:ms(1) x=mat(j,2); y=mat(j,1); z=mat(j,3); EA(x,y,z)=1; end end end

GetMaxObject विधि

 %        "V". % O =    . % m =    . function [O,m] = getMaxObject(V) %  . V=bwlabeln(V); %        %  . R=regionprops3(V,'Volume','VoxelList'); %      . v=R(:,1).Volume; [m,i]=max(v); %  3-D      % . s=size(V); O=zeros(s,'logical'); %       . mat=cell2mat(R(i,2).VoxelList); ms=size(mat); for j=1:ms(1) x=mat(j,2); y=mat(j,1); z=mat(j,3); O(x,y,z)=1; end

सोर्स कोड यहां से डाउनलोड किया जा सकता है ।

निष्कर्ष

निम्नलिखित लेखों की योजना बनाई गई है:

श्वासनली और ब्रोन्ची का विभाजन;
फेफड़ों का विभाजन;
फेफड़ों के लोब का विभाजन।

एल्गोरिदम जैसे:

दूरी परिवर्तन;
निकटतम पड़ोसी परिवर्तन (निकटतम पड़ोसी परिवर्तन, जिसे सुविधा परिवर्तन के रूप में भी जाना जाता है);
फ्लैट 3 डी वस्तुओं के विभाजन के लिए हेसियन मैट्रिक्स के आइगेनवेल्यूज़ की गणना;
वाटरशेड विभाजन द्वारा विभाजन।

स्वचालित श्वसन विभाजन