СЕГМЕНТАЦІЯ КТ-ЗОБРАЖЕНЬ ПРИ СТВОРЕННІ 3D-МОДЕЛЕЙ НОВОУТВОРЕНЬ
Aлхімова С.М., Яценко В.П.
ММІФ, НТУУ «КПІ», Kиїв,  Україна

Вступ
Досягнення в медичній та обчислювальній техніці істотно змінили можливості діагностичних методик, що використовуються в сучасній онкології. На сьогодні дуже часто діагностика пов'язана з використанням такої методики візуалізації, як комп’ютерна томографія (КТ).  КТ‑зображення – це числові матриці даних, що відтворюють форму, фізико-хімічні й біологічні властивості біооб’єкта та утримують їхні деформації, обумовлені процесом одержання зображення піксельної структури [1]. Та для більш детального дослідження різноманітних властивостей пухлини, аніж тільки встановлення діагнозу, оригінального КТ-зображення буває недостатньо. Більше можливостей надає використання тривимірної моделі пухлини. 
Постановка задачі
Метою даної доповіді є розгляд сегментації біомедичних зображень при створенні тривимірних моделей пухлин з класифікацією основних методів та загальними висновками щодо застосування того чи іншого алгоритму сегментації.
Тривимірна модель пухлини та сегментація зображень
Тривимірна модель може бути побудована на основі зображень плоскопаралельних КТ-зрізів та являє собою цифрову тривимірну матрицю, в якій одиничним елементом є воксель. Для  створення тривимірної моделі пухлини необхідно з оригінальних КТ-зображень хворого відібрати ті зрізи, на яких присутня пухлина, та виділити на цих зрізах пікселі, що належать цій пухлині. Процес виділення на зображеннях ділянок, що відповідають біотканинам з однаковими характеристиками, називається сегментацією біомедичних зображень [2]. 
Методи сегментації
Методи сегментації можна розділити на два класи [3]: автоматичні – такі, що не потребують взаємодії з користувачем, та інтерактивні – такі, що використовують керування даними користувачем безпосередньо в процесі роботи. На жаль, більшість методів сегментації дає межі ділянок, які не позбавлені недоліків. До таких недоліків відносяться різні артефакти: виступи, сходинки, відростки, петлі й т.п., утворені на границях. Тому типово, що процес сегментації залишається напівавтоматичним, з необхідністю керування даними користувачем для допомоги в коректуванні сегментації. Це й обумовлює те, що сегментація часто є вузьким місцем у клінічному програмному забезпеченні, - вона займає багато часу, і результати часто важко відтворити через втручання користувача [4]. На практиці при аналізі конкретного зображення виникає необхідність вибору методу, найбільш підходящого для його сегментації. При цьому, як очевидно, доводиться враховувати як властивості зображення, так і особливості конкретного методу. На сьогодні існує велика кількість як самих методів сегментації, так і їх класифікацій (класифікації Fu, Pal, Skarbek & Koschan, Lucchese & Mitra). Можна виділити декілька сімейств методів, що найчастіше використовуються:
1.	Методи, засновані на пошуку границь. Існує безліч різних підходів до виявлення границь на зображеннях і постійно розробляються нові. До цих методів відносяться: градієнтний алгоритм, алгоритм використання других похідних, алгоритм посилення дрібномасштабного шуму диференціальними операторами, детектор границь Canny, алгоритм активних контурів, алгоритм SUSAN. 
2.	Методи, засновані на формуванні однорідних ділянок. Щоб сформувати однорідні ділянки, можна відштовхуватися від неоднорідності на границях або від однорідності усередині ділянок. В свою чергу, можна відокремлювати ділянки, однорідні за яскравістю, кольором, близькістю на зображенні, текстурою, глибиною і т.д. В цьому сімействі методів можна виділити дві групи: сегментація без урахування просторових зв’язків (алгоритми порогової фільтрації та кластеризації) та сегментація з урахуванням просторових зв’язків (алгоритми нарощування ділянок та розбиття-злиття ділянок).
3.	Метод водорозділів. Ідея сегментації зображень за допомогою водорозділу полягає в тому, що вихідне зображення можна подати як топографічну карту місцевості, де висота точки над рівнем моря буде дорівнювати значенню її яскравості (алгоритми «занурення» та санного спуску). 
4.	Методи з теорії графів. Зображення представляється у вигляді зваженого графа з вершинами в точках зображення. Вага ребра графа відображує подібність точок у деякому змісті (відстань між точками по деякій метриці). Розбиття зображення моделюється розрізами графа. Звичайно в методах теорії графів вводиться функціонал "вартості" розрізу, що відображає якість отриманої сегментації. Так завдання розбиття зображення на однорідні ділянки зводяться до задачі оптимізації пошуку розрізу мінімальної вартості на графі. Такий підхід дозволяє управляти не тільки однорідністю кольору й текстури сегментів, але й формою сегментів, їхнім розміром, складністю границь і т.п. 
Висновки
Незважаючи на різноманітність методів сегментації, що застосовуються для обробки медико-біологічних зображень, все одно виникає проблема вибору вирішення для кожного конкретного завдання. Це пов’язано з тим, що в більшості випадків алгоритми моделюються на найпростіших тестових зображеннях, а їх оцінка проводиться візуально. Тому вибрати метод сегментації, який щонайкраще буде підходити для конкретного практичного завдання й конкретного зображення, дуже складно. 	Типова стратегія процесу сегментації медико-біологічних зображень складається з використання простих методів і пошуку більш складних, якщо ті зазнають невдачі. При існуванні стабільних розходжень у яcкравостях окремих ділянок в полі зору застосовуються методи порогової фільтрації. Методи нарощування областей ефективні при наявності стійкої зв’язності всередині окремих сегментів. Методи пошуку границь добре застосовувати, якщо границі досить чіткі й стабільні [5]. В будь-якому випадку треба враховувати, що метод, який застосовується для сегментації з метою побудови тривимірних моделей, повинен забезпечувати максимальну якість визначення границь анатомічних структур, тим паче таких, як новоутворення. 
Список використаної літератури
1.	Романчик Д.В. Нелинейное преобразование гистограмм изображений // Цифровая обработка изображений. – 2001. – №1. – С.123‑129.
2.	Абакумов В.Г., Рыбин А.Н., Сватош Й., Синекоп Ю.С. Системы отображения в медицине. – К.: Юніверс, 2001. – 336 c.
3.	Гонсалес., Вудс. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2005. – 616с
4.	F.P. Vidal. Principles and Applications of Computer Graphics in Medicine // COMPUTER GRAPHICS forum. – 2006. – Vol.25.  – No.1. – P.113–137.
5.	Путятин Е.П.. Нормализация и распознавание изображений [Електронний ресурс] / Режим доступу: 
http://sumschool.sumdu.edu.ua/is‑02/rus/lectures/pytyatin/pytyatin.htm