M. Vaitiekūno daktaro disertacijos “Veido kaulų segmentavimo kompiuterinės tomografijos duomenų rinkiniuose metodo sukūrimas ir tyrimas” gynimas

Autorius, institucija: Mantas Vaitiekūnas, Kauno technologijos universitetas

Mokslo sritis, kryptis:  technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija, T001

Mokslinis vadovas: doc. dr. Darius Jegelevičius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija, T001)

Elektros ir Elektronikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo taryba:
prof. dr. Arminas Ragauskas (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija, T001) – pirmininkas;
doc. dr. Gundega Jakobsone (Rygos Stradins universitetas, Latvija, medicinos ir sveikatos mokslai, odontologija, M002)
prof. dr. Elena Jasiūnienė (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija, T001)
prof. dr. Tomas Linkevičius (Vilniaus universitetas, medicinos ir sveikatos mokslai, odontologija, M002)
prof. dr. Darius Viržonis (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija, T001)

Disertacijos gynimas vyko nuotoliniu būdu.

Su disertacija galima susipažinti Kauno technologijos universiteto bibliotekoje (K. Donelaičio g. 20, Kaunas).

Anotacija:

Trimatis segmentavimas yra vienas iš labiausiai naudojamų ir svarbiausių įrankių medicininių vaizdų apdorojimo srityje. Didėjant medicininių vaizdų skaičiui, kuris yra sukaupiamas taikant skirtingus vizualizavimo metodus, trukmė, skirta segmentuoti skirtingiems organams ar jų dalims turi būti sumažinamas taip, kad tiriamų organų ar jų dalių diagnostika būti tiksli ir objektyvi. Tačiau segmentavimas įgyvendinamas dažnai taikant tradicinius metodus (rankinis segmentavimas), kai galutinis rezultatas priklauso nuo tyrėjo patirties ir segmentavimui atlikti skirto laiko. Segmentavimas itin reikšmingas veido ir žandikaulių chirurgijos srityje, ten tiksliai segmentuoti veido kaulus būtina, norint užtikrinti tikslų paciento būklės įvertinimą, paruošti virtualų operacijos planą, objektyviai stebėti paciento būklę priešoperaciniu ar pooperaciniu laikotarpiais.
Darbo tikslas – sukurti ir ištirti automatinį metodą, skirtą segmentuoti veido kaulams kūginio pluošto kompiuterinės tomografijos duomenų (KPKT) rinkiniuose.
Veido kaulų segmentavimas buvo automatizuotas pagal lokaliai įvertintą tūrinių vaizdo elementų (vokselių) intensyvumų pasiskirstymą. Metodo veikimo pagrindą sudaro trys pagrindiniai elementai: histogramos filtras, 3D slenkantis langas ir N. Otsu slenksčio nustatymo metodas. Pasiūlytas automatinis metodas buvo ištirtas ir įvertintas panaudojus klinikinius KPKT duomenų rinkinius. Automatinio segmentavimo rezultatai palyginti su veido ir žandikaulių chirurgo gautais segmentavimo rezultatais. Apskaičiuoti įverčiai: vidutinė nesutapimo tarp 3D paviršių vertė, vidutinė kvadratinė šaknies vertė tarp 3D paviršių, vidutinis Dice panašumo koeficientas, vidutinė segmentavimo trukmė – parodė galimybę siūlomą metodą pritaikyti klinikinėje praktikoje.