Алгоритмические и программные средства обработки данных магнитно-резонансной томографии для обнаружения, анализа и визуализации областей интереса

Настоящая работа посвящена разработке методов автоматического выделения и анализа областей интереса врача-исследователя, включая скопления мезенхимальных стволовых клеток и очаги ишемического поражения мозга на снимках магнитно-резонансной томографии, которые позволят увеличить скорость обработки и интерпретации данных томографа при решении задачи трекинга стволовых клеток. Разработан и исследован комплекс методов и алгоритмов выделения областей интереса врача на серии снимков магнитно-резонансной томографии, полученных в разных режимах работы томографа, с применением текстурных признаков и эвристических критериев в сочетании с классификаторами на основе обобщённой метрики и аппарата искусственных нейронных сетей. Решены задачи расчета информативных параметров областей интереса и выполнено 3D-моделирование трекинга скоплений стволовых клеток с применением транспортного подхода. На основе выполненного исследования разработан графический интерфейс (программный комплекс) для поддержки работы врача-исследователя, который позволяет визуализировать области ишемического поражения мозга и стволовых клеток как в 2D-, так и в 3D-формате. Данная визуализация позволяет врачу-исследователю оценить текущую ситуацию, а обработка хронологической серии снимков даёт возможность отследить динамику областей интереса и выявить их закономерности.

Algorithmic and software tools for processing magnetic resonance imaging data for detecting, analysis and visualizing areas of interest

This work is devoted to the development of methods for the automatic isolation and analysis of areas of interest for a physician-researcher, including clusters of mesenchymal stem cells and foci of ischemic brain damage in magnetic resonance imaging images, which will increase the speed of processing and interpretation of tomograph data when solving the problem of stem cell tracking. A complex of methods and algorithms for identifying areas of interest of a physician on a series of magnetic resonance imaging images obtained in different modes of operation of the tomograph, using textural features and heuristic criteria in combination with classifiers based on generalized metrics and the apparatus of artificial neural networks, has been developed and investigated. The problems of calculating the informative parameters of the regions of interest have been solved and 3D-modeling of tracking of stem cell clusters using the transport approach has been performed. Based on the study, a graphical interface (software package) was developed to support the work of a physician-researcher, which allows visualizing areas of ischemic damage of the brain and stem cells in both 2D and 3D formats. This visualization allows the physician-researcher to assess the current situation, and the processing of a chronological series of images makes it possible to track the dynamics of areas of interest and identify their patterns.