Комп'ютерний аналіз 2D ультразвукових зображень кульшового суглобу та вимірювання його геометрії

Abstract

Зроблено огляд систем автоматизованого аналізу медичних зображень для лікування дисплазії кульшового суглобу. Показано, що розвиток комп’ютерних засобів автоматизації аналізу ультразвукових зображень та діагностики дисплазії кульшового суглобу є завданням актуальним. Для комп’ютерного аналізу вибрано базу ультразвукових зображень кульшового суглобу, для яких зроблено діагностику дисплазії за Графом візуально вручну та автоматизовано за допомогою комп’ютерних засобів. Проаналізовані основні типи дисплазії кульшового суглобу за Графом для комп'ютерної діагностики 2D ультразвукових зображень. Показано на ультразвукових зображеннях геометричні параметри кульшового суглобу виміряні візуально вручну, які характерні для різних типів дисплазії. Для оцінки на зображеннях геометричних параметрів кульшового суглобу використано, як засіб, пакет NI Vision Assistant. Розроблено алгоритми комп'ютерної діагностики 2d ультразвукових зображень дисплазії кульшового суглобу з використанням операції визначення центрів кіл на бінарному зображенні, та з використанням алгоритму виділення контуру «Find Straight Edge». Показано кроки алгоритмів з використанням операцій по обробці зображень в пакеті NI Vision Assistant. Продемонстровано ефективність роботи алгоритму Find Straight Edge при виділенні контуру краю зображення клубової кістки та хряща вертлюжної западини кульшового суглобу. Інформація крайових точок, знайдених уздовж всіх рядків ліній пошуку в області пошуку елементів зображення кульшового суглобу показана з параметрами STR, TNR, SNR. Детально продемонстровано операцію автоматизованого вимірювання α – кута. На експериментах показано, що алгоритм з використанням алгоритму виділення контуру «Find Straight Edge» більш точніше вимірює α – кут і відповідно діагностує дисплазію кульшового суглобу з більш високою достовірністю.

Сделан обзор систем автоматизированного анализа медицинских изображений для лечения дисплазии тазобедренного сустава. Показано, что развитие компьютерных средств автоматизации анализа ультразвуковых изображений и диагностики дисплазии тазобедренного сустава является задачей актуальной. Для компьютерного анализа выбрано базу ультразвуковых изображений тазобедренного сустава, для которых сделано диагностику дисплазии за Графом визуально вручную и автоматизировано с помощью компьютерных средств. Проанализированы основные типы дисплазии тазобедренного сустава за Графом для компьютерной диагностики 2D ультразвуковых изображений. Показано, на ультразвуковых изображениях геометрические параметры тазобедренного сустава, измеренные визуально вручную, характерные для различных типов дисплазии. Для оценки на изображениях геометрических параметров тазобедренного сустава использовано как инструмент, пакет NI Vision Assistant. Разработаны алгоритмы компьютерной диагностики 2d ультразвуковых изображений дисплазии тазобедренного сустава с использованием операции определения центров кругов на бинарном изображении, и с использованием алгоритма выделения контура «Find Straight Edge». Показано шаги алгоритмов с использованием операций по обработке изображений в пакете NI Vision Assistant. Продемонстрирована эффективность работы алгоритма Find Straight Edge при выделении контура края изображения подвздошной кости и хряща вертлужной впадины тазобедренного сустава. Информация краевых точек, найденных вдоль всех строк линий поиска в области поиска элементов изображения тазобедренного сустава показана с параметрами STR, TNR, SNR. Подробно продемонстрировано операцию автоматизированного измерения α - угла. На экспериментах показано, что алгоритм с использованием алгоритма выделения контура «Find Straight Edge» более точно измеряет α - угол и соответственно диагностирует дисплазию тазобедренного сустава с более высокой достоверностью.

A review of automated medical image analysis systems for the treatment of hip dysplasia is made. It is shown that the develop-ment of computer-aided automation tools for the analysis of ultrasound images and the diagnosis of hip dysplasia is an urgent task. For com-puter analysis, the base of ultrasound images of the hip joint was selected, for which the diagnosis of dysplasia behind the Graph was done visually manually and automated using computer tools. We analyzed the main types of hip dysplasia behind the Count for computer diagnos-tics of 2D ultrasound images. It was shown that in ultrasound images the geometric parameters of the hip joint, measured visually by hand, are characteristic of various types of dysplasia. To evaluate the geometric parameters of the hip joint on the images, the NI Vision Assistant package was used as a tool. Algorithms for computer diagnostics of 2d ultrasound images of hip dysplasia have been developed using the operation of determining the centers of circles in a binary image, and using the Find Straight Edge contour extraction algorithm. Algorithm steps using image processing operations in the NI Vision Assistant package are shown. The effectiveness of the Find Straight Edge algorithm has been demonstrated in highlighting the contour of the image edge of the ilium and cartilage of the acetabulum of the hip joint. Information of boundary points found along all lines of search lines in the search area of image elements of the hip joint is shown with parameters STR, TNR, SNR. The operation of automated measurement of α - angle is demonstrated in detail. It was shown in experiments that the algorithm using the Find Straight Edge contour extraction algorithm more accurately measures the α-angle and, accordingly, diagnoses hip dysplasia with higher reliability.