Wykrywanie udaru na podstawie obrazów TK mózgu i wizualizacja jego objętości

W niniejszym badaniu przedstawiono kompleksową metodologię wykrywania, klasyfikacji i analizy objętościowej zmian udarowych przy użyciu obrazów tomografii komputerowej (TK). Podejście obejmuje kilka kluczowych etapów: wykonuje się stripping czaszki w celu usunięcia tkanek innych niż mózg, co zwiększa dokładność kolejnych analiz. Obszary udaru są identyfikowane poprzez analizę symetrii między dwiema półkulami mózgu na obrazach TK. Zaawansowane algorytmy segmentacji są stosowane w celu określenia obszaru zainteresowania (ROI) odpowiadającego obszarowi dotkniętemu udarem. Cechy tekstury z segmentowanego ROI są ekstrahowane w celu uchwycenia cech zmiany udarowej. Wyekstrahowane cechy są wprowadzane do klasyfikatorów, takich jak Support Vector Machines (SVM) i K-Nearest Neighbors (K-NN), aby sklasyfikować rodzaj udaru. W przypadku udarów krwotocznych segmentowane obszary ze stosów obrazów TK są wykorzystywane do wizualizacji i ilościowego określenia objętości udaru. Metodę tę potwierdzono zbiorami danych pochodzącymi od pięciu pacjentów, wykazując jej potencjał we wspomaganiu diagnostyki klinicznej i planowania leczenia pacjentów po udarze.