Автоматичне визначення функції артеріального притоку на перфузійних зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАлхімова, Світлана Миколаївна
dc.contributor.authorСазонова, Катерина Максимівна
dc.date.accessioned2023-04-04T09:16:32Z
dc.date.available2023-04-04T09:16:32Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractМагістерська дисертація за темою «Автоматичне визначення функції артеріального притоку на перфузійних зображеннях» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Сазоновою Катериною Максимівною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів (аналітичний огляд літературних джерел, теоретична частина, аналітична частина, практична частина), розділу зі стартап проекту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 56 джерел та додатків. Загальний обсяг роботи 100 сторінок. Актуальність теми. Створена програма допоможе прискорити діагностику та збільшить продуктивність одного окремого лікаря, оскільки йому потрібно буде тільки завантажити данні, а після закінчення роботи програми підтвердити її рішення, такий підхід суттєво зменшить відсоток помилки при визначенні функції артеріального притоку. Мета і завдання дослідження. Метою даної роботи є створення програмного застосунку, що буде автоматично визначати найкраще місце для обчислення функції артеріального притоку на перфузійних зображеннях МРТ головного мозку. Досягнення цієї мети передбачає виконання наступних завдань: 1. Провести аналіз закордонних та вітчизняних літературних джерел з поставленої проблематики. 2. Розробити програмний додаток, що буде: • завантажувати файли із обраної директорії; • робити припроцесінг даних (сортування та сегментацію); • знаходити кандидатів AIF та розраховувати для них перфузійні параметри; • розраховувати коефіцієнт якості (для кожного кандидата) та визначати найкращу точку для визначення AIF із використанням цього коефіцієнту; • візуалізувати найкращих кандидатів у вигляді графіків, а також відображати значення перфузійних характеристик. Об’єктом дослідження є зображення мозку у фоматі DICOM, що були отримані шляхом проведення динамічно контрасної магнітно-резонансної датасет був отримані з програми «TCGA». Предметом дослідження виступає знаходження найкращого місця для AIF. Методи дослідження. Сегментація, бінрарізація, розрахунок перфузійних характеристик, знаходження кандидатів AIF.uk
dc.description.abstractotherThe master's thesis on the topic "Automatic determination of the arterial inflow function on perfusion images" was completed by a student of the department of biomedical cybernetics of the FBMI, Kateryna Sazonova, majoring in 122 "Computer science" under the educational and professional program "Computer technologies in biology and medicine" and consists of : entry; 4 sections (analytical review of literary sources, theoretical part, analytical part, practical part), a section on the startup project, conclusions to each of these sections; general conclusions; the list of used sources, which includes 56 sources and applications. The total volume of work is 100 pages. Actuality of topic. The created program will help speed up diagnosis and increase the productivity of one individual doctor, since he will only need to download the data, and after the program is finished, confirm its decision, this approach will significantly reduce the percentage of error in determining the function of the arterial inflow. The purpose and tasks of the research. The purpose of this work is to create a software application that will automatically determine the best place for calculating the arterial inflow function on perfusion MRI images of the brain. Achieving this goal involves the following tasks: 1. To conduct an analysis of foreign and domestic literary sources on the given issue. 2. Develop a software application that will: • download files from the selected directory; • perform pre-processing of data (sorting and segmentation); • find AIF candidates and calculate perfusion parameters for them; • calculate the quality factor (for each candidate) and determine the best point for determining the AIF using this factor; • visualize the best candidates in the form of graphs, as well as display the values of perfusion characteristics. The object of the research is brain images in DICOM format, which were obtained by dynamic contrast magnetic resonance imaging. The dataset was obtained from the "TCGA" program. The subject of research is finding the best location for AIF Research methods. Segmentation, binarization, calculation of perfusion characteristics, finding AIF candidates.uk
dc.format.extent100 c.uk
dc.identifier.citationСазонова, К. М. Автоматичне визначення функції артеріального притоку на перфузійних зображеннях : магістерська дис. : 122 Комп’ютері науки / Сазонова Катерина Максимівна. – Київ, 2022. – 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54250
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectAIFuk
dc.subjectDSC-MRIuk
dc.subjectDICOMuk
dc.subjectфункція артеріального притокуuk
dc.subjectпараметри гемодинамікиuk
dc.subjectкількісна перфузіяuk
dc.subjectдинамічна сприйнятливість перфузія з контрастуваннямuk
dc.subjectмагнітно-резонансна томографіяuk
dc.subject.udc004.932:616-073.756.8uk
dc.titleАвтоматичне визначення функції артеріального притоку на перфузійних зображенняхuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sazonova_magistr.pdf
Розмір:
4.82 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (БМК)
Магістерські роботи