Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Automatic lung recognition in medical imaging

Jędrzej Tomasz Gajek

Abstract

Medical imaging is widely used in medicine, and is one of the most popular methods of this kind. Computer tomography is also becoming safer for patients. However, the problem faced by many physicians is the lack of time needed to analyse the large data sets generated as a result of such an examination. The automation of some of physicians’ activities presents a chance to reduce their workload. This thesis presents the author’s method of fully automatic lung recognition on images from computed tomography. The developed algorithm is based on digital methods of image analysis. It consists of five steps, during which the trachea, the bronchi and the lungs are recognized, with the distinction being made between the left lung and the right lung. Due to the step of closing the holes in 3D, it is possible to obtain high efficiency of detecting the lungs also when they have lesions. In addition, an application with a graphical user interface was implemented to perform the above algorithm. It was written in C ++ using the OpenCV library, the DCMTK toolkit and the Qt environment. As part of this thesis, functional, quality and time tests were carried out. The results of the tests carried out are promising and suggest that the quality of the lung region diagnosis in CT images does not depend on the usage of contrast. This method could be used in the future in radiomics, for the purpose of automatic diagnosis of lung diseases. It can also be used to automatically create lung visualization in three dimensions with the added false colouring of lesions.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Jędrzej Tomasz Gajek (FEIT/ICS) Jędrzej Tomasz Gajek,, The Institute of Computer Science (FEIT/ICS)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Title in Polish
Automatyczne rozpoznawanie płuc w obrazowaniu medycznym
Supervisor
Jan Mulawka (FEIT/ICS) Jan Mulawka,, The Institute of Computer Science (FEIT/ICS)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Certifying unit
Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Affiliation unit
The Institute of Computer Science (FEIT/ICS)
Study subject / specialization
, Informatyka (Computer Science)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
07-02-2019
Issue date (year)
2019
Internal identifier
11/19 (2604)
Reviewers
Piotr Wąsiewicz (FEIT/ICS) Piotr Wąsiewicz,, The Institute of Computer Science (FEIT/ICS)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT) Jan Mulawka (FEIT/ICS) Jan Mulawka,, The Institute of Computer Science (FEIT/ICS)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Keywords in Polish
rozpoznawanie płuc, tomografia komputerowa, metody cyfrowego rozpoznawania obrazu
Keywords in English
lung recognition, computed tomography, methods of digital image recognition
Abstract in Polish
Obrazowanie medyczne jest szeroko stosowane w medycynie, a jedna z popularniejszych metod tego rodzaju, tomografia komputerowa, staje się coraz bezpieczniejsza dla pacjentów. Problemem napotykanym przez wielu lekarzy jest jednak brak czasu, potrzebnego na przeanalizowanie dużych zbiorów danych powstającym na skutek takiego badania. Szansę na zmniejszenie nakładu pracy lekarzy oferuje automatyzacja części wykonywanych przez nich czynności. W niniejszej pracy przedstawiona została autorska metoda w pełni automatycznego rozpoznawania płuc na zdjęciach pochodzących z tomografii komputerowej. Opracowany algorytm bazuje na cyfrowych metodach analizy obrazu. Składa się on z pięciu kroków, podczas których następuje rozpoznanie tchawicy, oskrzeli oraz płuc, z rozróżnieniem na płuco lewe i płuco prawe. Ze względu na wykonywanie kroku zamykania otworów w 3D możliwe jest uzyskanie wysokiej skuteczności wykrywania płuc również, gdy posiadają one zmiany chorobowe. Ponadto zaimplementowana została aplikacja z graficznym interfejsem użytkownika wykonująca powyższy algorytm. Została ona napisana w języku C++ z wykorzystaniem biblioteki OpenCV, pakietu narzędziowego DCMTK oraz środowiska Qt. W ramach realizacji pracy przeprowadzone zostały testy funkcjonalne, jakościowe oraz czasowe. Rezultaty przeprowadzonych testów są obiecujące i sugerują, że jakość rozpoznania przez algorytm obszaru płuca na zdjęciach pochodzących z tomografii komputerowej nie zależy od podania kontrastu. Metoda ta mogłaby być w przyszłości wykorzystywana w radiomice, do automatycznej diagnostyki schorzeń płuc. Może ona również zostać zastosowana w celu automatycznego utworzenia wizualizacji płuc w trzech wymiarach z dodanym barwieniem zmian chorobowych.
File
  • File: 1
    269287_Jedrzej_Gajek_Praca_inzynierska.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 32051

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUTa5014e904ae14ee6855d0acdad6f1bf5/
URN
urn:pw-repo:WUTa5014e904ae14ee6855d0acdad6f1bf5

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page