Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "brain perfusion" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Klasyfikacja i wizualizacja zobrazowań dpTK w środowisku trójwymiarowym
    Classification and visualization of dpCT in three-dimensional environment
    Autorzy:
    Ogiela, M. R.
    Hachaj, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153810.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    wizualizacja trójwymiarowych pól skalarnych
    dynamiczna perfuzja mózgowa
    duże zbiory danych
    analiza kognitywna
    volume rendering
    dynamic brain perfusion
    large datasets
    cognitive analysis
    Opis:
    W artykule został zaprezentowany wspomagany sprzętowo algorytm wizualizujący trójwymiarowe dyskretne pola skalarne o teoretycznie dowolnych rozmiarach. Zostały również przedstawione oryginalne wyniki badań, w których określono zależność pomiędzy szybkością wizualizacji (fps) a ilością przesłań danych pomiędzy pamięcią RAM komputera i kartą graficzną. Zbadano także w jaki sposób szacowanie gradientu pola skalarnego przed procesem wizualizacji wpływa na przyspieszenie tworzenia grafiki w wypadku dużych objętości. Jeżeli zbiór danych został podzielony na wiele podzbiorów (w przeprowadzany doświadczeniu było ich 512) algorytmy estymujące gradient we wstępnym przetwarzaniu działały wolniej niż liczące go czasie rzeczywistym, ponieważ te drugie redukują ilość danych, które muszą być przesłane do GPU.
    In this paper a new hardware accelerated algorithm pipeline (Fig. 1) for visualization of three-dimensional scalar fields without limitation on dataset size (Fig. 2) is described. There are presented original results of research on average performance speed (fps) of rendering algorithms as a function of data transitions between RAM and GPU (Tab 1. and Fig. 3). The speed of rendering decreases with number of partitioning and view-aligned slices. It has also been investigated how the pre-rendering gradient estimation influences the visualization process in case of large volumetric datasets. It is shown that in case of large partitioning of volume it is better to transfer less data to GPU memory and to compute the gradient value on the fly. The potential usage of that algorithm as a visualization module for the system performing cognitive analysis of dpCT data [3, 4, 5] is presented. The output data of the diagnostic algorithm is a superimposition onto the volume CT data (Fig. 4). This particular solution gives additional support to medical personnel by supplying them with simultaneous visualization of medical data of different modalities enabling more accurate diagnosis.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 11, 11; 1444-1447
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Komputerowe wspomaganie detekcji zmian chorobowych w badaniach perfuzji mózgowej
    Computer - aided detection of brain perfusion lesions
    Autorzy:
    Ogiela, M. R.
    Hachaj, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156942.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    inteligentna analiza i rozumienie obrazów
    badanie dynamicznej perfuzji mózgu
    systemy komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
    intelligent image processing and understanding
    dynamic brain perfusion treatment
    computer-aided diagnosis systems
    Opis:
    Autorzy artykułu prezentują nowoczesne podejście do zadania komputerowego wspomagania detekcji zmian chorobowych perfuzji mózgowej. Na podstawie zaprezentowanego w tej pracy algorytmu stworzony został systemu wspomagający diagnozę medyczną, którego działanie zostało sprawdzone na rzeczywistych danych medycznych. Rozmiar zbioru testowego obejmował 75 zestawów zobrazowań pochodzących od 30 różnych pacjentów (w zbiorze tym znajdowały się zarówno zobrazowania pacjentów, u których zdiagnozowano zmiany perfuzyjne o różnym stopniu nasilenia, jak i pacjenci z prawidłowymi wartościami perfuzji). W 77,3% przypadkach opis zdjęcia wygenerowany przez algorytm autorów był taki sam jak opis sporządzony przez lekarza radiologii.
    The paper presents a novel approach to analysis of brain perfusion maps based on automatic image understanding. Perfusion-weighted CT (computer tomography) and MR (magnetic resonance) tech-niques, in contrast to MR and CT angiography detecting bulk vessel flow, are sensitive to microscopic, tissue-level blood flow. PCT (perfusion CT) technique enables evaluating total and regional blood flows per unit time. PCT gives a variety of functional maps of cerebral perfusion parameters such as regional Cerebral Blood Flow (CBF), Cerebral Blood Volume (CBV) and Mean Transit Time (MTT). Each pixel of a perfusion map corresponds to the perfusion value at a given point. The colour images help quick diagnosis of an acute stroke in the event of a crisis (Fig. 1). Computer vision at the current development stage offers three types of computer image handling methods [1]: image processing (quality improvement, distinguishing object of interests from the whole complex image), image analysis (defining the features of entire image or particular objects) and pattern recognition. The fusion of those three methods with medical knowledge leads to complete understanding of the visualized symptoms (Fig. 2) [13]. Automatic image understanding of medical images is a new approach that enables drawing con-clusions about the nature of the observed disease process (Fig. 3) as well as deciding on the way in which this pathology can be cured of with use of various therapeutics methods. The validation of the presented algorithms was performed on a set of 75 triplets of medical images acquired from 30 different adult patients (men and women) with suspected ischemia / stroke. In 77.3% cases description generated by the algorithm match the diagnosis made by a physician.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 5, 5; 453-456
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wirtualne badanie DSC-MRI mózgu - część 1: krzywe stężenia znacznika charakterystyczne dla różnych rejonów mózgu
    Virtual DSC-MRI brain research - part 1: tracer concentration curves characteristic for different brain regions
    Autorzy:
    Lipiński, S.
    Kalicka, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155857.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    badania DSC-MRI mózgu
    deskryptory perfuzji
    charakterystyczne krzywe stężenia znacznika
    DSC-MRI brain research
    perfusion descriptors
    characteristic tracer concentration curves
    Opis:
    W pracy pokazano metodę tworzenia typowych krzywych stężenia znacznika w badaniu DSC-MRI, charakterystycznych dla trzech obszarów mózgu: substancji białej, szarej oraz naczyń krwionośnych. Na podstawie zależności między wybranymi deskryptorami perfuzji krzywe pomiarowe z rzeczywistego badania DSC-MRI zaklasyfikowano do każdego z tych trzech zbiorów i uśredniono, uzyskując typowe przebiegi zmian stężenia znacznika dla każdego z wyróżnionych obszarów.
    DSC-MRI (Dynamic Susceptibility Contrast - Magnetic Resonance Imaging) research is one of the most modern methods for diagnosis of brain diseases, such as: tumours, stroke, epilepsy, migraine and dementia [1, 2]. For this purpose, the so called perfusion parameters are defined, of which the most commonly used are: CBF (Cerebral Blood Flow), CBV (Cerebral Blood Volume) and MTT (Mean Transit Time) [5, 6]. There are many approaches to determine these parameters [4, 5, 8, 9], but regardless of the approach, there is a problem with a quality assessment of particular methods, as well as comparison with others. The paper shows the method of creating typical curves from DSC-MRI studies, characteristic for different regions of the brain: the grey and white matter, and for blood vessels. Using perfusion descriptors, curves were classified into three sets, which after averaging them, gave the model curves for each of the three regions of the brain (Fig. 2). The method was verified by comparing the perfusion parameters calculated on the basis of the obtained characteristic curves with the values presented in the literature (Tab. 1). In Section 2 of the paper the way of using the created curves is shown, i.e. creating a virtual DSC-MRI brain study. Introduction of pathology to the created study and then its identification with use of different methods will allow comparing their effectiveness and quality of created perfusion maps.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 12, 12; 1129-1132
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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