Image segmentation algorithms for diagnosis support of hydrocephalus in children

Abstract

Artykuł prezentuje wyniki badań nad wykorzystaniem algorytmów segmentacji obrazu na potrzeby wspomagania diagnostyki wodogłowia u dzieci. Prezentowana praca miała na celu porównanie efektywności wybranych metod segmentacji obrazu, wykorzystanych w celu precyzyjnego wyodrębnienia obszaru wodogłowia od zdrowej części mózgu. Dokładna segmentacja obrazu zmiany chorobowej oraz całego mózgu jest niezwykle istotna w późniejszej analizie porównawczej właściwości tych obszarów (takich jak rozmiar czy objętość). Proponowane metody stanowią podstawę do dalszego rozwoju systemu automatycznego wykrywania i analizy wodogłowia. W niniejszym artykule opisano oraz przedstawiono rezultaty zastosowania proponowanych algorytmów na rzeczywistych danych obrazowych pochodzących z tomografu komputerowego. Paper presents the results of applying image segmentation algorithms for precise detection of hydrocephalus in children's brain. Presented research was aimed at the comparison of effectiveness of several segmentation methods used for this purpose. Extraction of the hydrocephalus along with the whole brain area in the CT image are important steps for further quantitative assessment of the disease. Precise segmentation of both brain and lesion areas is particularly important for the comparative analysis of their key characteristics (like size or volume). Proposed methods forms the basis for further development of the system for an automatic detection and analysis of hydrocephalus. Results of applying proposed algorithms to real CT data sets are presented and discussed.