Komputerowa analiza obrazów z endoskopu bezprzewodowego dla diagnostyki medycznej Piotr M. Szczypiński Kolokwium habilitacyjne 16 kwietnia 01
Endoskopia bezprzewodowa Kapsułka typu SB Źródło: GivenImaging Przykład filmu Anteny odbiorcze i rejestrator Źródło: GivenImaging Przetwornik CMOS 56 x 56 pikseli obrazy na sekundę Kąt widzenia 140 Czas działania ok. 8 godzin Okno programu RapidReader 01-04-14 /1
Problemy diagnozowania Zmiany chorobowe widoczne tylko w pojedynczych obrazach (spośród ok. 50000) Analiza filmu jest pracochłonna i długotrwała (ok. godzin) Postawienie diagnozy wymaga obejrzenia całego filmu Prędkość kapsułki nie jest stała Oczekiwania: Zwiększenie wiarygodności i powtarzalności diagnozy Narzędzia do szybkiej oceny filmu Detekcja i klasyfikacja zmian chorobowych Odtwarzanie filmu z automatycznie dobieraną prędkością 01-04-14 /1
Wybrane kierunki badań naukowych Segmentacja topograficzna analiza barwy, MPEG-7 (Berens et al. 006, Duda et al. 007, ) Detekcja obrazów zmian chorobowych analiza tekstury i barwy, deskryptory MPEG-7 (Mackiewicz et al. 008, Coimbra et al. 005, Baopu & Meng 008, ) Automatyczny dobór prędkości odtwarzania filmu (Vilarino et al. 006, Coimbra et al. 006, ) Rekonstrukcje przestrzenne (Karargyris et al. 010, ) 01-04-14 4/1
Deformowalne pierścienie Śledzenie ruchu ścian przewodu pokarmowego 01-04-14 5/1
Deformowalne pierścienie Energia modelu Węzły przesuwają się w wyniku minimalizacji funkcjonału energii: siatka wzorcowa siatka M pq oddziaływanie obrazu na węzeł E pq oddziaływanie pomiędzy węzłami (x pq, y pq ) współrzędne węzła o indeksach p, q 01-04-14 6/1
Analiza ruchu własnego endoskopu 1 1 1 1 1 1 11 111 11 1 1 111 1 11 +1.59 G +17. +0.0004 G +4.44 Deskryptory ruchu G G V P +0.008 Vp +1.76 globalna deformacja siatki podobieństwo dwóch kolejnych obrazów estymowana prędkość postępowa kapsułki 1 bezruch ruchy perystaltyczne, (płynne zmiany obrazu) skurcze mieszające, (zmiany gwałtowne) Sterowanie odtwarzaniem filmu tak, by ruch obserwowany był jednostajny 01-04-14 7/1
Przykłady map Szybka identyfikacja rozległych zmian chorobowych Identyfikacja nieprzydatnych fragmentów filmu Wyświetlenie filmu od miejsca na mapie 01-04-14 8/1
Obliczanie lokalnych cech obrazu 01-04-14 9/1
Cecha Y Selekcja cech i klasyfikacja Oryginalny algorytm selekcji cech i klasyfikacji za pomocą wielotopu wypukłego 060 cech kilka cech o o o o o o o o + + + o + + + + + o + oo o o o Cecha X Ilustracja dla przypadku przestrzeni dwuwymiarowej wielotop jest wielokątem. 01-04-14 10/1
Przykłady walidacji Obszary zmienione chorobowo: wskazane przez eksperta oznaczone automatycznie 01-04-14 11/1
Podsumowanie Oryginalne metody: Model deformowalny pierścieni koncentrycznych Uniwersalna metoda obliczania naprężeń Szybki algorytm selekcji cech i klasyfikacji trudno rozdzielnych skupień wykorzystujący wielotop wypukły Główne osiągnięcia: Zwiększenie liczby wykrytych zmian chorobowych Zwiększają wiarygodność i powtarzalność wyników diagnozowania Opracowanie metod wykrywania zmian chorobowych o skuteczności nieosiągalnej dla innych stosowanych metod Nie wymagają wprowadzania zmian konstrukcyjnych w endoskopie Nie wykorzystują dodatkowych sposobów obrazowania Opracowane programy komputerowe udostępniono w Internecie Konieczność przeprowadzenia badań klinicznych w celu bardziej wszechstronnej walidacji zaproponowanych metod 01-04-14 1/1