Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Assessment of hydrocephalus in children based on digital image processing and analysis

Tytuł:
Assessment of hydrocephalus in children based on digital image processing and analysis
Autorzy:
Fabijańska, A.
Węgliński, T.
Zakrzewski, K.
Nowosławska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330914.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
hydrocephalus
computed tomography
image segmentation
Evans index
frontal horn ratio
occipital horn ratio
ventricular angle
frontal horn radius
wodogłowie
tomografia komputerowa
segmentacja obrazu
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 2; 299-312
1641-876X
2083-8492
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Hydrocephalus is a pathological condition of the central nervous system which often affects neonates and young children. It manifests itself as an abnormal accumulation of cerebrospinal fluid within the ventricular system of the brain with its subsequent progression. One of the most important diagnostic methods of identifying hydrocephalus is Computer Tomography (CT). The enlarged ventricular system is clearly visible on CT scans. However, the assessment of the disease progress usually relies on the radiologist’s judgment and manual measurements, which are subjective, cumbersome and have limited accuracy. Therefore, this paper regards the problem of semi-automatic assessment of hydrocephalus using image processing and analysis algorithms. In particular, automated determination of popular indices of the disease progress is considered. Algorithms for the detection, semi-automatic segmentation and numerical description of the lesion are proposed. Specifically, the disease progress is determined using shape analysis algorithms. Numerical results provided by the introduced methods are presented and compared with those calculated manually by a radiologist and a trained operator. The comparison proves the correctness of the introduced approach.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies