Патенты автора Кальнеус Леонид Евгеньевич (RU)

Группа изобретений относится к области обработки данных компьютерной томографии (КТ) и может быть использована для сегментации изображений очагов легких. Получают данные КТ органов грудной клетки, содержащие изображения. Выполняют первый этап сегментации данных КТ, на котором определяется область грудной клетки. Удаляют из изображений выявленные костные структуры и мягкие ткани средостения за исключением сегмента легких. Определяют параметры КТ-плотности структур в заданном окне центра и ширины диапазона шкалы Хаунсфилда областей изображения, полученных после первого этапа сегментации. Определяют среднее значение их параметра КТ-плотности. Определяют области изображений с параметром КТ-плотности выше среднего значения. Выполняют второй этап сегментирования, при котором определяют набор разнородных структур на изображениях, полученных после первого этапа сегментирования. Выполняют фильтрацию полученных структур, состоящую из двух этапов. Вначале определяют точки на изображении полученных структур и определяют средний показатель кривизны полученных структур на основании упомянутых точек. Далее определяют структуры, средний показатель кривизны которых близок или лежит в диапазоне от 0 до 0,05 от показателя кривизны окружности, площадь которой эквивалентна площади анализируемой структуры. Система сегментации изображений очагов легких содержит по меньшей мере один процессор и по меньшей мере одну память. Данная память содержит машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении по меньшей мере одним процессором осуществляют указанный способ сегментации изображений очагов легких. Группа изобретений обеспечивает повышение точности выявления очагов в легких за счет автоматической сегментации КТ-изображений. 2 н. и 1 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к медицине, нейрохирургии и нейрорадиологии. Проводят анализ МРТ снимков в режиме T1 c контрастированием поэтапно. Для этого вначале определяют интенсивность каждого пикселя в области опухоли на контрастных МРТ Т1 взвешенных снимках. Затем выполняют нормализацию интенсивности каждого пикселя на интактную ткань белого вещества головного мозга пациента с учетом коэффициента смещения гистограммы относительно среднего цвета фона базы данных МРТ снимков пациентов с опухолями мозговых оболочек головного мозга. Формируют гистограмму нормализованной интенсивности пикселов на МРТ снимках. Определяют положение пика гистограммы. На основании сравнения его значения с пределами значений разных гистологических типов опухолей мозговых оболочек, указанных в базе данных, определяют гистологический тип опухоли и соответствующую ему степень злокачественности. Способ обеспечивает высокую точность распознавания гистологического типа новообразований по МРТ снимкам в дооперационном периоде. 7 ил., 2 пр., 3 табл.

 


Наверх