Методи аналізу ренограм для діагностики захворювань нирок

Об’єкт дослідження – сцинтиграфічні засоби дослідження ниркових патологій, а зокрема порушень функціональної здатності, а саме процесів фільтрації та виведення. Предмет дослідження – методи аналізу ренограм, що дозволяють виявити захворювання на тій стадії, коли ще не спричинено анатомічних змін. Метою роботи є вивчення існуючих методів радіонуклідної діагностики, детальний огляд динамічної реносцинтиграфії та створення програмних засобів для візуального та автоматичного кількісного аналізу її результатів. У першому розділі розглянуто теоретичні засади анатомії та фізіології нирок, ниркові захворювання, методи дослідження функціонального стану нирок. Детально розглянуто динамічну реносцинтиграфію. Другий розділ містить огляд реєструючої апаратури радіодіагностичних досліджень, стандартів збереження інформації (формат DICOM) та загальних засад сегментації зображень. У третьому розділі наведено аналіз та теоретичні засади обробки сцинтиграфічних зображень для отримання ренограм та визначення кількісних параметрів функціональної здатності нирок. У четвертому розділі подано опис створених програмних засобів, що реалізують усі етапи обробки інформації динамічної реносциниграфії, з графічним інтерфейсом користувача у середовищі Matlab. Тестування реалізовували на основі бази даних динамічної реносцинтиграфії. Розроблені програмні засоби автоматизованого аналізу реносцинтиграфічних засобів можуть знайти застосування у процесах аналізу та класифікації ряду результатів динамічної реносцинтиграфії, а також у медичних закладах для допомоги лікарям.The object of study is scintigraphic methods of research of renal pathologies and in particular disorders of functional ability, namely the processes of filtration and excretion. The subject of research is methods of analysis of renograms which allow to detect the disease at the stage when no anatomical changes have been caused. The purpose of the work is to study the existing methods of radionuclide diagnostics, a detailed review of dynamic renoscintigraphy and the creation of software for visual and automatic quantitative analysis of its results. The first part considers the theoretical foundations of anatomy and physiology of the kidneys, kidney diseases, methods of studying the functional state of the kidneys. Dynamic renoscintigraphy is considered in detail. The second part provides an overview of the recording equipment of radiodiagnostic research, information retention standards (DICOM format) and general principles of image segmentation. The third part presents the analysis and theoretical principles of scintigraphic image processing to obtain renograms and determine the quantitative parameters of the functional state of the kidneys. The fourth part provides a detailed description of the created software that implements all stages of information processing of dynamic renoscinigraphy with a graphical user interface in Matlab. Testing was performed on the basis of a database of dynamic renoscintigraphy. Developed software for automated analysis of renoscintigraphy can be used in the analysis and classification of a number of results of dynamic renoscintigraphy, as well as in medical institutions to help doctors

Automatic Compartment Modelling and Segmentation for Dynamical Renal Scintigraphies

Time-resolved medical data has important applications in a large variety of medical applications. In this paper we study automatic analysis of dynamical renal scintigraphies. The traditional analysis pipeline for dynamical renal scintigraphies is to use manual or semiautomatic methods for segmentation of pixels into physical compartments, extract their corresponding time-activity curves and then compute the parameters that are relevant for medical assessment. In this paper we present a fully automatic system that incorporates spatial smoothing constraints, compartment modelling and positivity constraints to produce an interpretation of the full time-resolved data. The method has been tested on renal dynamical scintigraphies with promising results. It is shown that the method indeed produces more compact representations, while keeping the residual of fit low. The parameters of the time activity curve, such as peak-time and time for half activity from peak, are compared between the previous semiautomatic method and the method presented in this paper. It is also shown how to obtain new and clinically relevant features using our novel system