Spatial information of fuzzy clustering based mean best artificial bee colony algorithm for phantom brain image segmentation

Fuzzy c-means algorithm (FCM) is among the most commonly used in the medical image segmentation process. Nevertheless, the traditional FCM clustering approach has been several weaknesses such as noise sensitivity and stuck in local optimum, due to FCM hasn’t able to consider the information of contextual. To solve FCM problems, this paper presented spatial information of fuzzy clustering-based mean best artificial bee colony algorithm, which is called SFCM-MeanABC. This proposed approach is used contextual information in the spatial fuzzy clustering algorithm to reduce sensitivity to noise and its used MeanABC capability of balancing between exploration and exploitation that is explore the positive and negative directions in search space to find the best solutions, which leads to avoiding stuck in a local optimum. The experiments are carried out on two kinds of brain images the Phantom MRI brain image with a different level of noise and simulated image. The performance of the SFCM-MeanABC approach shows promising results compared with SFCM-ABC and other stats of the arts

Modeling and extraction of the articular cartilage

Tato disertační práce se zabývá modelováním a extrakcí artikulární chrupavky z obrazových dat MR (magnetické rezonance). V oblasti klinické diagnostiky artikulárních chrupavek je stěžejní přesná lokalizace chrupavky s ohledem na patologické procesy, které jsou často obtížně hodnotitelné, neboť jejich manifestace oproti fyziologické chrupavce je nekontrastní. Hodnocení chrupavek je často ovlivněno subjektivní chybou a je závislé na zkušenostech hodnotícího lékaře. Tato práce se zabývá designem multiregionální segmentační metodologie, která se opírá o dvoufázovou klasifikaci pixelů. V prvním kroku je řešen návrh jasové segmentační procedury, aproximující jednotlivé obrazové regiony pomocí posloupnosti fuzzy trojúhelníkovitých funkcí členství. Lokalizace těchto funkcí je řízena ABC (Artificial Bee Colony) algoritmem, který reprezentuje genetický evoluční proces. Druhá část metodologie se zabývá lokální agregační procedurou, která bere v úvahu prostorové relace pixelů a umožňuje modifikovat členskou funkci jasové klasifikace. Značnou výhodou takového systému je robustnost vůči šumovým pixelům a artefaktům, které v určité míře bývají přítomny v MR obrazových datech. Výstupem segmentační procedury je regionální model artikulární chrupavky, který spolehlivě reflektuje fyziologickou oblast artikulární chrupavky od lokací, kde dochází již k rané ztrátě chrupavky, která je obtížněji detekovatelná z nativních MR záznamů. Navrhovaná metoda byla rovněž testována na syntetických variabilních zdrojích obrazového šumu.This dissertation thesis deals with the modeling and extraction of the articular cartilage from the MR (magnetic resonance) image data. In an area of the articular cartilage clinical diagnostic, a precise localization of the articular cartilage is essential with regard to the pathological processes which are often badly evaluable due to their manifestation is non contrast in comparison with the physiological cartilage. The cartilage assessment is often affected by the subjective error, and it is depended on physician’s experience. This work is focused on a design of the multiregional segmentation methodology which is based on two-phase pixel classification. In the first step, a design of the brightness segmentation procedure is figured out approximating individual image regions by a sequence of the fuzzy triangular membership functions. A localization of those functions is driven by the ABC (Artificial Bee Colony) algorithm representing a genetic evolutionary process. The second part of the methodology deals with the local aggregation procedure taking into account spatial pixels relationships, and allows for a modification of the brightness classification membership function. A substantial benefit of such system is robustness against the noise pixels and artefacts which are presented in the MR image data. Output of the segmentation procedure is a regional model of the articular cartilage which reliably reflects the articular cartilage physiological area from locations of early cartilage loss. Such changes are badly detectable from the native MR data. The proposed method has been also tested on synthetic variable sources of the image noise.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívyhově

Avalia??o de Acidente Vascular Cerebral em Tomografia Computadorizada Utilizando Algoritmo de Otimiza??o de Formigas

O acidente vascular cerebral (AVC) ? uma das maiores causas de morte e de incapacidades neurol?gicas do mundo, sendo a doen?a neurol?gica mais comum e potencialmente mais devastadora, e por essa raz?o ? respons?vel por um grande n?mero de pesquisas e inova??es na ?rea de imagens m?dicas. No Brasil h? uma distribui??o extremamente desigual de recursos m?dicos de boa qualidade em decorr?ncia de sua grande extens?o territorial. Dessa forma, existem in?meros locais e servi?os de sa?de em que n?o h? a presen?a de um especialista em radiologia para observar as imagens de tomografia computadorizada (TC). Por essa raz?o h? uma motiva??o para o desenvolvimento de sistemas computadorizados para o aux?lio ao diagn?stico de doen?as utilizando t?cnicas de processamento de imagens. T?cnicas de processamento digital de imagens podem ser utilizadas para auxiliar o diagn?stico m?dico dessa patologia, possibilitando um diagn?stico mais r?pido, bem como um acompanhamento da ?rea de extens?o das les?es isqu?micas e hemorr?gicas causadas pelo AVCi (isqu?mico) ou AVCh (hemorr?gico). Ent?o, os algoritmos desenvolvidos para detec??o de AVC poderiam ser utilizados para auxiliar cl?nicos, ou outros profissionais de sa?de, para que esses possam ou encaminhar para algum centro especializado pr?ximo ou iniciar o tratamento adequado o mais r?pido poss?vel melhorando o progn?stico dos pacientes acometidos pela patologia. Neste trabalho foram desenvolvidos e implementados cinco algoritmos para detectar e real?ar as ?reas de AVCi e AVCh em imagens de TC de cr?nio, dos quais tr?s foram utilizados para detec??o de AVCi agudo/subagudo (nos est?gios iniciais) e dois para detec??o de AVCh. Inicialmente, foram implementados os algoritmos para a detec??o dessas duas patologias baseados em limiariza??o, e em seguida foi implementado o algoritmo de segmenta??o de imagens baseado em ACO (Ant Colony Optimization) e k-means. Baseado nessa segmenta??o com ACO foi desenvolvido um algoritmo de detec??o de AVCh, um algoritmo de detec??o dos ventr?culos cerebrais e posterior detec??o do AVCi utilizando a limiariza??o e um algoritmo de detec??o de AVCi agudo/subagudo. Em seguida, foram calculados e analisados os resultados estat?sticos para cada um dos algoritmos implementados, analisando a detec??o por paciente, por cortes e por pixels. Assim, sendo realizada uma avalia??o da detec??o dos dois tipos de AVC em rela??o a cada um dos algoritmos desenvolvidos. Os melhores resultados obtidos para a detec??o do AVCh foram com o algoritmo de segmenta??o baseado no ACO que apresenta uma sensibilidade, uma especificidade e uma acur?cia na detec??o por paciente de 100%, por corte apresenta uma sensibilidade de 51%, uma especificidade de 100% e uma acur?cia de 99%, e por pixel possui uma sensibilidade de 34%, uma especificidade de 99% e uma acur?cia de 99%. O processamento do conjunto das 22 imagens de cada paciente foi realizado em 1 minuto e 15 segundos por esse algoritmo. De forma semelhante, os melhores resultados para a detec??o do AVCi foram obtidos com o algoritmo ACO para a detec??o da ?rea de isquemia, que apresenta uma sensibilidade de 72%, uma especificidade de 88% e uma acur?cia na detec??o por paciente de 88%, por corte apresenta uma sensibilidade de 27%, uma especificidade de 98% e uma acur?cia de 98%, e por pixel possui uma sensibilidade de 12%, uma especificidade de 99% e uma acur?cia de 99%. Esse algoritmo possui um tempo de processamento para o conjunto de 20 imagens de um paciente de 1 minuto e 5 segundos.CAPE