Метод активного контура в сегментации медицинских изображений.
Описание проекта:
Целью данной работы является изучение существующих алгоритмов и моделей активного контура (змеек)
в задаче сегментации изображений, полученных с МРТ и КТ, а так же реализация и доработка наиболее подходящей модели.
Змейка обладает рядом преимуществ, в сравнении с другими существующими методами сегментации. В первую очередь тем,
что на выходе мы получаем непосредственно упорядоченный, связанный набор точек – контур. Во-вторых, тем, что сегментация
учитывает высокоуровневую информацию об объекте, на ряду с низкоуровневой, рассматривая сегментируемый объект, как целое,
что существенно повышает чистоту сегментов.
Коллектив:
Основные результаты:
Было написано приложение реализующее ряд змеек, набор графических фильтров для предобработки изображения, а так же включающее в себя собственные наработки по улучшению метода применительно к задаче сегментации МРТ, КТ-снимков. Приложение имеет счетчики производительности для оценки сравнения различных методов. Была реализована параллельная и векторизованная адаптация алгоритма на GLSL для GPGU. GLSL змейка обеспечивает 40-кратный прирост производительности на GPU по сравнению с CPU того же поколения. Данная работа представляет собой часть крупного комплекса, перед которым стоит задача построения полноценной и детальной 3D модели головного мозга из 3D-растрового изображения, представленного набором МРТ-снимков упорядоченных по 3-ей координате.
