A method and apparatus for analyzing CT images to determine the presence of
pulmonary tissue pathology, such as in emphysema, IPF, sarcoid, etc. In
accordance with one embodiment, a CT slice is selected to perform an
automated, objective, and quantitative analysis of the slice. Initially,
an image processing stage is performed, which includes segmentation and
edgementation of the selected CT slice for preparation of a series of
objective, quantitative measures to be performed on the slice. A region of
interest (ROI) is selected on the CT slice in which these objective,
quatitative measures are to be taken. The first set of objective,
quantitative measures are first order texture measures that describe a
frequency of occurrence of all gray levels assigned to pixels within the
ROI of the image slice. The second set of objective, quantitative measures
are second order texture measures that characterize the spatial
interdependencies between particular pixels of the ROI. Fractal analysis
could also be performed to provide additional objective, quantitative
measures of the ROI. The ROI is classified to a particular tissue
pathology class based upon an optimal subset of first or second order
texture measures and fractal measures obtained. A color-coded output is
displayed for visual presentation to a user indicating the different
tissue pathology classes assigned to different regions of the CT slice.
Метод и прибор для анализировать изображения CT для того чтобы обусловить присутсвие легочной патологии ткани, such as в эмфизематоз, IPF, sarcoid, etc. В соответствии с одним воплощением, ломтик CT выбран для того чтобы выполнить автоматизировать, задачу, и количествено анализ ломтика. Первоначально, выполнен этап обработкаа изображений, который вклюает сегментацию и edgementation выбранного ломтика CT для подготовки серии задачи, количественные измерения быть выполненным на ломтике. Зона интереса (roi) выбрана на ломтике CT в эти объективные, quatitative измерения должны быть принятым. Первым комплектом объективных, количественных измерений будет первые измерения текстуры заказа которые описывают частоту возникновения всех серых уровней заданных к пикселам в пределах roi ломтика изображения. Вторым комплектом объективных, количественных измерений будет вторые измерения текстуры заказа которые характеризуют spatial interdependencies между определенными пикселами roi. Анализ Fractal был в состоянии также быть выполнен для того чтобы обеспечить дополнительные объективные, количественные измерения roi. Roi расклассифицирован к определенному типу патологии ткани основанному на оптимальной подсовокупности сперва или вторых измерениях текстуры заказа и fractal полученных измерениях. Color-coded выход показан для визуально представления к потребителю показывая по-разному типы патологии ткани заданные к по-разному зонам ломтика CT.
