Автоматизированная сегментация новообразований печени по данным компьютерной томографии в GPU системах

Abstract

Сегментация (построение 3D-модели) анатомических структур по данным компьютерной томографии, является ключевым этапом медицинской визуализации и компьютерной диагностики. Задача автоматической сегментации новообразований на сегодня не имеет решения, полностью устраивающего по качеству. Это обусловлено большой вариабельностью плотности, формы и положения новообразований. В работе предложено комбинирование подходов для сегментации новообразований печени: автоматических, на основе свёрточных нейронных сетей, и полуавтоматических с основанных на неявных динамических моделях формы, (shaped levelset methods). Рассчитаны основные метрики качества для предложенных методов - ошибка VOE и время сегментации. Получено улучшение по сравнению с использованием методов по отдельности. Рассмотрены алгоритмы предобработки для получения признакового изображения. Описана оптимизация полуавтоматического алгоритма, и его интеграция в качестве интерактивного плагина в систему интерактивной обработки медицинских изображений.