ANALIZA SKUTECZNOŚCI WYBRANYCH METOD SEGMENTACJI STRUKTUR ANATOMICZNYCH MÓZGU

An important aspect of analysis medical images is acknowledging the role of the segmentation process of individual anatomical structures. This process allows to show the most important diagnostic details. Owing to the segmentation the areas of interest (ROI) it is possible to adapt the methods of further image analysis considering the specification of selected elements. This process has been widely used in medical diagnostics. The article presents the use of segmentation by thresholding, segmentation by region growth and by edge detection to extract the parts of the human brain the user is interested in. The series of MRI (magnetic resonance imaging) images were used. The aim of the research was to develop the methods that would allow comparing the effectiveness various types of anatomical brain structures’ segmentation in two dimensions. The above methods present the different impact that selected types of segmentation, masks or parameters have on the most accurate depiction of a selected human brain element.Istotnym aspektem analizy obrazów medycznych jest dostrzeżenie roli procesu segmentacji poszczególnych struktur anatomicznych. Proces ten pozwala na ukazanie najistotniejszych pod względem diagnostycznym szczegółów. Dzięki segmentacji obszarów zainteresowania (ROI) możliwe jest odpowiednie dostosowanie metod dalszej analizy obrazów uwzględniając specyfikę wybranych elementów. Proces ten znalazł rozległe zastosowanie w diagnostyce medycznej. W artykule przedstawiono wykorzystanie segmentacji przez progowanie, przez rozrost regionów oraz przez wykrywanie krawędzi, w celu wyodrębnienia interesujących użytkownika części ludzkiego mózgu. Wykorzystano serie obrazów MRI (rezonans magnetyczny). Celem badań było opracowanie metod, które pozwolą porównać skuteczność różnych typów segmentacji struktur anatomicznych mózgu w dwóch wymiarach. Zaprezentowane metody pokazują różny wpływ wybranych rodzajów segmentacji, masek czy parametrów na dokładniejsze ukazanie poszczególnych elementów ludzkiego mózgu

A Review on Computer Aided Diagnosis of Acute Brain Stroke.

Amongst the most common causes of death globally, stroke is one of top three affecting over 100 million people worldwide annually. There are two classes of stroke, namely ischemic stroke (due to impairment of blood supply, accounting for ~70% of all strokes) and hemorrhagic stroke (due to bleeding), both of which can result, if untreated, in permanently damaged brain tissue. The discovery that the affected brain tissue (i.e., 'ischemic penumbra') can be salvaged from permanent damage and the bourgeoning growth in computer aided diagnosis has led to major advances in stroke management. Abiding to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we have surveyed a total of 177 research papers published between 2010 and 2021 to highlight the current status and challenges faced by computer aided diagnosis (CAD), machine learning (ML) and deep learning (DL) based techniques for CT and MRI as prime modalities for stroke detection and lesion region segmentation. This work concludes by showcasing the current requirement of this domain, the preferred modality, and prospective research areas