Компьютерная обработка изображений пояснично-крестцового отдела для выделения межпозвоночных дисков Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

УДК 004.9(075)

С.К. Дауров, В.Ю. Новиков, Н.О. Александров КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПОЯСНИЧНОКРЕСТЦОВОГО ОТДЕЛА ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ МЕЖПОЗВОНОЧНЫХ ДИСКОВ

Рассматривается алгоритм, позволяющий в автоматическом режиме обрабатывать поток цифровых изображений поясничнокрестцового отдела позвоночника, выдавая в качестве результата по каждому диску набор признаков, анализируя которые, врач может сделать диагностическое заключение по каждому пациенту. Программа, реализующая предложенный алгоритм, может быть настроена на разделение позвоночников пациентов на «норму» и «патологию».

Цифровое изображение, пояснично-крестцовый отдел

позвоночника, межпозвоночный диск

S.K Daurov, V.Y. Novikov, ^О. Alexandrov COMPUTER PROCESSING IMAGE OF THE LUMBAR-SACRAL PART FOR EXCRETION OF INTERVERTEBRAL DISKS

The considered algorithm allows to process in an automatic mode a stream of digital images of the lumbar-sacral part of a backbone. The algorithm gives out as result on each disk a set of attributes, analyzing which the doctor can make the diagnostic conclusion on each patient. The program realizing offered algorithm, can be adjusted on division of backbones of patients into "norm" and "pathology".

Digital image, the lumbar-sacral part of a backbone, the intervertebral

disk

Медицина является наиболее благодатной областью для применения компьютерных технологий. Данная работа предлагает компьютерную обработку межпозвоночных дисков пояснично-крестцового отдела позвоночника с целью оценки их состояния и диагностики заболеваний.

Исходными данными являются цифровые изображения пояснично-крестцового отдела позвоночника, полученные на компьютерном томографе, результатом обработки -выделенные микроизображения с межпозвоночными дисками и соответствующим набором признаков, характеризующих каждый диск.

При разработке программного комплекса, осуществляющую компьютерную обработку, решены следующие задачи: оценка качества изображения для входного контроля, выбор метода определения пространственного положения позвоночного столба по степени изменчивости яркости в вертикальном срезе изображения, определение положения позвонков и, следовательно, межпозвоночных дисков, выделение микроизображений с дисками и вычисление совокупности признаков.

Входной контроль качества изображения

Контроль качества изображения осуществляется для оценки пригодности изображения к дальнейшему использованию. Для этой цели используется интегральный критерий качества, включающий оценку уровня адаптации зрительной системы, показатель полноты использования в изображении градаций яркостей, оценку резкости и обобщенный контраст изображения [1].

Определение пространственного положения позвоночного столба

Анализ исходного изображения (рис. 1 а) позволяет сделать вывод, что поиск позвоночного столба наиболее целесообразно осуществлять по степени изменчивости яркости в вертикальном срезе изображения.

Процедура поиска включает ряд операций. На начальном этапе выполняется вертикальное сканирование изображения с фиксированным шагом по горизонтали. Вертикальный срез позвоночного столба представляет собой одномерную функцию с некоторым числом локальных выбросов, соответствующих позвонкам, а провалы между ними - межпозвоночным дискам (рис. 1 б).

Следующая задача - определение числа выбросов, для этого необходимо аналоговую функцию среза преобразовать в импульсный сигнал, в котором импульсы соответствуют позвонкам, интервалы между ними - дискам. Однако процесс преобразования представляет собой сложную задачу, например, наиболее очевидный вариант решения этой задачи - определение среднего уровня функции и вычитание его из функции среза (рис. 1 в).

0.4Т Aperto Ex: 200906236 Т2 SAG Se: 3/3 lm: 5/9

Sag: R1.9 (COI)

AR

ET: 12

TR: 2700.0

ТЕ: 120.0

FLEX Body(M)

4.5thk/1.0sp

ld:DCM / Lin:DCM / ld:ID

W: 19994 L:9997

SL

Saratovskiy NIITO Petuhov Yu.P. 1946;Jun 29 M 758 Acc

2009 Jun 23 1:10:27.370

288x156

Pl

Ir DFOV: 33.0 x 33.0cm

r\ \

V V

0 100 200 300 400 500 600

Рис. 1. Анализ изображения: а - исходное изображение; б - функция в вертикальном срезе; в - разность функции среза и среднего уровня (нижний график)

140

120

100

б

а

в

Рис. 2. Разности при использовании: а - ступенчатого среднего; б - интерполированного среднего

Анализ результата показывает, что в этом случае может отсутствовать первый (самый левый) выброс, что недопустимо. Чтобы исключить потерю крайних всплесков следует уменьшить диапазон определения среднего, например весь диапазон изменения аргумента можно разбить на некоторое число частей (к), в пределах каждого из которых вычисляется среднее (2а). Недостаток этого решения следует из ступенчатости среднего, в-частности, выбросы деформируются - уменьшается ширина всплесков (к=4), либо на месте одного всплеска возникают несколько узких (к=16). Поэтому необходимо устранить ступенчатость среднего, для этого используем кубическую интерполяцию кусочного среднего (рис. 2 б). Полученный результат вполне удовлетворителен - потери всплесков или их искажения не происходит. Теперь можно выполнить преобразование разностного сигнала в импульсный, для этого положительные величины заменяются на 1, а нулевые и отрицательные значения - на 0.

Для определения количества всплесков продифференцируем импульсный сигнал, что позволяет определить положения передних и задних фронтов импульсов. Для исключения вычисления ложных импульсов (см. узкий импульс в районе 380), необходимо узкие импульсы шириной менее 30 пикселов найти и устранить.

Таким образом, в результате вертикального сканирования изображения получим одномерную функцию зависимости числа выбросов от горизонтальной координаты среза. Анализ этой функции позволяет определить левую и правую границы позвоночного столба.

Определение центров межпозвоночных дисков и их выделение

Так как известны вертикальные координаты верхних и нижних краев позвонков, то несложно определить вертикальные координаты середин межпозвоночных дисков в каждом вертикальном срезе, которые отмечаются белыми точками (рис. 3 а). Далее, используя отмеченные точки середин дисков, определяют координаты центров межпозвоночных дисков, вырезают микроизображения с дисками и записывают в виде отдельных файлов [2].

Анализ работы программы определения центров позвоночных дисков (рис. 3 б) позволяет сделать вывод о вполне удовлетворительных результатах. Наличие неточностей в определении линейных координат центров, а также обнаружение ложных центров не снижает достоинств разработанной программы, т.к. все это промежуточные результаты.

Формирование совокупности признаков

Формирование совокупности признаков, характеризующих состояние диска, осуществляется в контакте со специалистами и на данный момент включает: средний уровень яркости, среднеквадратичное отклонение уровня яркости от среднего и др. В целом этот вопрос находится в стадии активной разработки.

Рис. 3. Позвоночный столб: а - с отмеченными точками; б - позвоночный столб исходного изображения и выделенные микроизображения с дисками

ЛИТЕРАТУРА

1. Вробель Р.А. Метод количественной оценки качества рентгенографических изображений / Р.А. Вробель, И.М. Журавель, Н.В. Опыр // Неразрушающий контроль и техническая диагностика - 2000 : тр. Третьей Украинской науч.-техн. конф. Днепропетровск. С.233 - 236.

2. Методы компьютерной обработки изображения / под ред. В.А Сойфера. М.: Физматлит, 2001.

Дауров Станислав Константинович -

кандидат технических наук, доцент кафедры «Системы искусственного интеллекта» Саратовского государственного технического университета

Новиков Василий Юрьевич -

студент Саратовского государственного технического университета

Александров Никита Олегович -

студент Саратовского государственного технического университета

Статья поступила в редакцию 01.10.10, принята к опубликованию 19.10.10