Segmentacja drzewa oskrzelowego z wykorzystaniem algorytmu zamykania otworów

Abstract

Reliable segmentation of a human airway tree from volumetric computer tomography (CT) data sets is the most important step for further analysis in many clinical applications. In this paper the original airway segmentation algorithm based on discrete topology and geometry is presented. The proposed method is fully automated and takes advantage of well defined mathematical notions. Holes occur in bronchial walls due to many reasons, for example they are results of noise. Holes are common problem in previously proposed methods because in some areas they can cause the segmentation algorithms to leak into surrounding parenchyma parts of a lung. The novelty of the approach consist in the application of a dedicated hole closing algorithm which closes all disturbing holes in a bronchial tree. The experimental results showed that the method is reliable and generate good quality and accurate results.

Niezawodna segmentacja ludzkich drzew oskrzelowych ze zbiorów wolumetrycznych pochodzących z tomografii komputerowej (CT) jest ważnym elementem analizy danych w zastosowaniach klinicznych. W tym artykule został zaprezentowany nowatorski algorytm segmentacji drzewa oskrzelowego bazujący na geometrii i topologii dyskretnej. Proponowana metoda jest w pełni automatyczna, i posiada zalety dobrze zdefiniowanych pojęć matematycznych. Otwory występują w ścianach oskrzeli z wielu powodów np. są wynikiem szumów. Otwory są częstym problemem w poprzednio zaprezentowanych metodach, wykorzystujących rozrost obszaru i mogą powodować wyciek algorytmów segmentacji do otaczających oskrzela części płuc. Nowoczesność prezentowanego algorytmu polega na zastosowaniu dedykowanego algorytmu zamykania otworów, który zamknie wszystkie występujące otwory w drzewie oskrzelowym. Wyniki eksperymentów wykazały, że algorytm jest niezawodny i generuje wyniki dokładne oraz dobrej jakości.