| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Старичкова, Ю. В. | - |
| dc.contributor.author | Питинов, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Газанова, Н. Ш. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-02-05T12:00:18Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-05T12:00:18Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Старичкова, Ю. В. Разработка метода регистрации мультифазных КТ-изображений с использованием афинных преобразований = Development of a method for registration of multiphase CT images using affine transformations / Ю. В. Старичкова, А. В. Питинов, Н. Ш. Газанова // Медэлектроника–2024. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XIV Международной научно-технической конференции, Минск, 5–6 декабря 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.]. – Минск, 2024. – С. 237–240. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58984 | - |
| dc.description.abstract | Данное исследование посвящено разработке и тестированию новых подходов для
автоматического переноса вручную размеченных данных на смежные фазы компьютерной томографии
(КТ) печени. Такой перенос позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на разметку
медицинских изображений, а также преодолеть проблему нехватки размеченных данных для обучения
алгоритмов автоматического анализа. В рамках работы были исследованы различные методы
регистрации изображений КТ печени, направленные на точное совмещение изображений разных фаз. В
разработанном алгоритме используется библиотека Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK), в
частности, модуль ITK Elastix, предназначенный для высокоточной регистрации медицинских
изображений. Однако стандартные методы библиотеки оказались недостаточно эффективными в
сложных случаях совмещения из-за анатомических и физиологических изменений между фазами. Для
преодоления этих ограничений был предложен усовершенствованный метод регистрации, позволяющий
повысить точность совмещения и обеспечить более надежный перенос разметки. Проведенные
экспериментальные исследования демонстрируют потенциальную эффективность предложенного
подхода для автоматизации процесса разметки и улучшения качества анализа медицинских изображений
КТ печени. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | компьютерная томография печени | en_US |
| dc.subject | автоматическая разметка | en_US |
| dc.subject | регистрация изображений | en_US |
| dc.subject | ITK Elastix | en_US |
| dc.subject | аффинные преобразования | en_US |
| dc.subject | медицинская визуализация | en_US |
| dc.title | Разработка метода регистрации мультифазных КТ-изображений с использованием афинных преобразований | en_US |
| dc.title.alternative | Development of a method for registration of multiphase CT images using affine transformations | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This study is devoted to the development and testing of new approaches for automatic transfer of
manually labelled data to adjacent phases of liver computed tomography (CT). Such transfer allows to
significantly reduce the time spent on markup of medical images, as well as to overcome the problem of lack of
marked-up data for training automatic analysis algorithms. As part of this work, different methods of liver CT
image registration have been investigated to accurately align images of different phases. The developed
algorithm utilises the Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) library, in particular the ITK Elastix
module designed for high precision registration of medical images. However, the standard methods of the library
have proven to be underperforming in complex matching cases due to anatomical and physiological changes
between phases. To overcome these limitations, an improved registration method was proposed to improve the
matching accuracy and provide more reliable markup transfer. The conducted experimental studies demonstrate
the potential effectiveness of the proposed approach to automate the markup process and improve the quality of
medical CT liver image analysis. | en_US |
| Appears in Collections: | Медэлектроника - 2024
|
