Algorytm segmentacji obrazów CT i PET do identyfikacji i wyznaczania objętości glejaka mózgu

Artykuł przedstawia nowy algorytm segmentacji wyników badań obrazowania mózgu - tomografii komputerowej (CT) i pozytonowej tomografii emisyjnej (PET) w celu identyfikacji, wyznaczania objętości i wizualizacji nowotworu mózgu – glejaka wielopostaciowego. Opracowano oprogramowanie komputerowe w środowisku MATLAB wykorzystujące metody aktywnego konturu: Edge i Chan-Vese. Dla podkreślenia wagi rozwiązywanego problemu nakreślono również aktualny sposób leczenia pacjentów z rozpoznanym glejakiem wielopostaciowym oraz metody pozyskiwania danych medycznych. W pracy przedstawiono schemat blokowy algorytmu i szczegółowo opisano kroki prowadzące do kolejnych rozwiązań. Zaprezentowano uzyskane wyniki numeryczne i wizualizację guzów. Pokazano sposoby weryfikacji wyników oraz wskazano dalsze perspektywy rozwoju omawianego problemu.

The paper presents an algorithm of segmentation of brain imaging examination results – computed tomography and positron emission tomography – in order to identify, calculate and visualize the brain tumor glioblastoma multiforme. Computer software was developed in the MATLAB environment using active contour methods: Edge and Chan- Vese. To understand the significance of the problem being solved, a review of the current treatment method for patients with diagnosed glioblastoma multiforme and means of obtaining medical data were included. The work presents a block diagram of the algorithm and details steps leading to further results. Numerical results and visualization of tumors were performed. Methods of verification of results were described, and further development perspectives of the discussed problem were indicated.