Сегментація легень на рентген-знімках грудної клітини з анатомічно орієнтованою оцінкою

Abstract

У роботі розглянуто задачу сегментації області легень на рентген-знімках грудної клітини як важливий етап попередньої обробки медичних зображень та підготовки даних для систем комп’ютерної діагностики. Реалізовано підхід сегментації, що поєднує фільтрацію зображень за допомогою фільтра Гауса з метою зменшення шуму та порогову сегментацію методом Оцу для автоматичного виділення області легень. Основну увагу приділено оцінюванню якості сегментації в умовах відсутності розмічених даних, зокрема еталонних масок легень. Для комплексного аналізу результатів запропоновано систему показників, що поєднує структурні, фотометричні та анатомічно орієнтовані характеристики. Зокрема, використано індекс структурної подібності (SSIM), стандартне відхилення інтенсивності у межах сегментованої області, коефіцієнт контрасту між сегментованою областю легень і фоном, коефіцієнт відносної площі сегментованої області та коефіцієнт вертикальної симетрії. Поєднання даних показників дозволяє оцінювати внутрішню текстурну неоднорідність області легень, ступінь її фотометричного відокремлення від навколишніх структур, а також відповідність виділеної форми анатомічним особливостям. Запропонована система забезпечує комплексне оцінювання якості сегментації та перевірку правдоподібності результатів за відсутності еталонної розмітки, що розширює можливості застосування підходу у практичних задачах аналізу медичних зображень. Додатково проведено експериментальну оцінку інформативності запропонованих показників на відкритому наборі даних, що містить еталонні маски легень. Отримані результати підтверджують узгодженість запропонованих показників із коефіцієнтом Dice та демонструють наявність характерних інтервалів значень, що відповідають коректній сегментації. Це підтверджує можливість використання запропонованої системи показників як узагальненого інструменту оцінювання якості сегментації незалежно від використаного методу. Запропонований підхід може бути використаний як основа для подальших досліджень у задачах аналізу медичних зображень.