3D segmentation of volumetric medical images

Abstract

Imagem médica é o processo de criar representações visuais da estrutura interna do corpo humano, incluindo elementos estruturais importantes, tais como ossos, órgãos moles, assim como superfícies como a epiderme. Imagens médicas são usadas cada vez mais na medicina moderna, pois podem ser usadas no diagnostico e tratamento de uma variedade de doenças ajudando na prática clinica em diversas formas como a identificação e medição de dimensões lineares e volumétricas de tecidos e órgãos. Um aspeto chave destas tarefas é a segmentação de imagens médicas, um importante e complexo problema que tem sido estudado nos últimos anos. O objetivo da segmentação é identificar e separar as diferentes estruturas presentes nas imagens 2D ou 3D de forma a facilitar os processos referidos em cima, tornando-os mais rápido, mais eficientes e mais confiáveis. Com a segmentação de tecidos, também é possível estudar os mesmos tecidos usando uma variedade de programas de computador, incluindo a criação de modelos 3D das estruturas para ajudar na visualização das mesmas.O objetivo deste trabalho é o estudo, otimização e implementação de algoritmos de segmentação médica 2D e 3D estado de arte e desenvolver um protótipo que consiga segmentar as estruturas ósseas presentes em imagens CT volumétricas. Dois algoritmos deste género foram estudados neste trabalho, primeiro aplicados em segmentação de imagens 2D e depois estendidos para volumes 3D. O método escolhido foi implementado como uma aplicação que inclui uma interface gráfica do utilizador (GUI) para ajudar a interação do utilizador com o algoritmo de segmentação.

Medical imaging is the process of creating visual representations of the internal structure of the (human) body, including important structural elements such as bones and soft organs, as well as external surfaces like the epidermis. Medical images are used more and more in modern medicine, as they can be used in the diagnosis and treatment of a variety of diseases by aiding the clinical practice in several ways like the identification and measurement of tissues and organs volumes and linear dimensions. Key to these tasks is medical imaging segmentation, an important and complex problem that has been studied in recent years. The goal of the segmentation is to identify and separate the different structures present in the 2D or 3D images in order to facilitate the processes mentioned above, making them faster, more efficient and reliable. With the segmentation of the tissues, it is also possible to study the same tissues using a variety of computer programs including creating 3D models of the structures to help in its visualization. The aim of this work is to study, optimize and implement state of the art 2D and 3D medical segmentation algorithms and develop a prototype that can segment bone structures present in CT image volumes. Two such algorithms were studied in this work, first applied to 2D image segmentation and then extended to 3D volumes. The chosen method was implemented as an application that includes a GUI to help the interaction of the user with the segmentation algorithm.