• MeSH
• automatizované zpracování dat MeSH
• diagnóza počítačová MeSH
• elektroencefalografie MeSH
• Publikační typ
• srovnávací studie MeSH

Článek popisuje možnosti zpracování medicínských dat potnoci programu Analyze. Program Analyze představuje propracovaný systém umožňující předzpracování a vizualizaci medicínských dat jak ve 2D, tak v 3D prostoru. v oblasti 2D jsou to nástroje pro konverzi vstupnich dat, filtraci (včetně rychlé Fourierovy a Wavelet transformace), segmentaci a operace s rastrovými obrazy. U prostorového zpracování je možné provádět rekonstrukce dat z paralelních rastrových řezů získaných například Z CT a MRI. Program zahrnuje nástroje pro měření a prezentaci výsledků.

The article deals with the possibilities of processing medical data using the program Analyze. The program Analyze represents a complex system for pre-processing and visualization of medical data in both 2D and 3D space. In 2D mode it represents image conversion, filtering (including fast Fourier and Wavelet transformation), segmentation and operations with raster pictures. In 3D it allows users to reconstruct data from parallel raster slices obtained from CT and MR. The program also comprises tools for measurement and presentation of results.

• MeSH
• lékařská počítačová informatika MeSH
• lidé MeSH
• software MeSH
• zobrazování dat MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

In our paper, we present a performance evaluation of image segmentation algorithms on microscopic image data. In spite of the existence of many algorithms for image data partitioning, there is no universal and 'the best' method yet. Moreover, images of microscopic samples can be of various character and quality which can negatively influence the performance of image segmentation algorithms. Thus, the issue of selecting suitable method for a given set of image data is of big interest. We carried out a large number of experiments with a variety of segmentation methods to evaluate the behaviour of individual approaches on the testing set of microscopic images (cross-section images taken in three different modalities from the field of art restoration). The segmentation results were assessed by several indices used for measuring the output quality of image segmentation algorithms. In the end, the benefit of segmentation combination approach is studied and applicability of achieved results on another representatives of microscopic data category - biological samples - is shown.

• MeSH
• algoritmy * MeSH
• mikroskopie * metody   MeSH
• myši MeSH
• počítačové zpracování obrazu metody   normy   MeSH
• zvířata MeSH
• Check Tag
• myši MeSH
• zvířata MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH
• hodnotící studie MeSH
• práce podpořená grantem MeSH

Úvod: Přístrojově asistované kvantitativní testování senzitivity (QST) se stanovením termických (TPT) a vibračních (VPT) prahů patří v současnosti mezi klíčové metody v diagnostickém algoritmu senzitivních neuropatií. Cílem práce je derivace validních, věkově stratifikovaných normativních dat pro obě QST metodiky. Soubor a metodika: Věkově stratifikovaná normativní data (v podskupinách 20–40, 40–60 a 60+ let) byla derivována z nálezů souborů 88 (TPT), resp. 74 (VPT) zdravých dobrovolníků. Výsledky: Při vyšetření TPT i VPT byla prokázána mírně horší percepce všech testovaných modalit u mužů ve srovnání se ženami a signifikantní věkově podmíněný pokles termických prahů pro chlad (při použití metody Limity byl dolní normální limit (NL) pro jednotlivé věkové kategorie stanoven na úrovni 26,3–25,5–22,8 °C u mužů a 29,1–26,6–21,1 °C u žen) a vzestup prahů pro teplo (horní NL 40,8–44,9–46,2 °C u mužů a 39,5–41,2–48,2 °C u žen) i vibrační čití (horní NL 6,0–12,5–50,3 μm u mužů a 4,0–13,2–33,6 μm u žen). Výška prahu byla ovlivněna také volbou algoritmu testování, tj. byla mírně vyšší v metodách reakčního času (Limity) oproti metodám konstantního stimulu (Úrovně). Závěry: Senzitivní prahy pro teplo, chlad i vibrační čití vykazují signifikantní vliv věku a méně významný vliv pohlaví vyšetřených jedinců na nálezy ve skupině zdravých dobrovolníků. Při hodnocení výsledků obou metod u pacientů se senzitivní neuropatií je tedy vhodné použití věkově stratifikovaných normativních dat pro jednotlivá pohlaví se zohledněním příslušného algoritmu testování.

Introduction: Detection of thermal (TPT) and vibratory (VPT) perception thresholds using the computer-assisted quantitative sensory testing (QST) is currently one of the most important methods for diagnosing sensory neuropathies. The aim of the study was to establish valid, age-stratified normal limits for both the QST methods. Patients and methods: Findings from 88 (TPT) or 74 (VPT) healthy individuals provided the basis for establishing age-stratified normal values in subgroups of patients aged 20–40, 40–60 and 60+ years. Results: Slight but significant differences between men and women and highly significant age-related changes were found for all the TPTs and VPTs with lower cold thresholds and higher warm and vibratory thresholds in men and in older individuals. Using the method of limits, lower normal values for cold TPT were set at 26.3–25.5–22.8 °C for the respective age subgroups of men and 29.1–26.6–21.1 °C for the respective age subgroups of women. Similarly, upper normal limits for warm TPT were set at 40.8–44.9–46.2 °C, respectively, in men and 39.5–41.2–48.2 °C, respectively, in women, and at 6.0–12.5–50.3 μm, respectively, in men and 4.0–13.2–33.6 μm, respectively, in women for VPT. Threshold values also depend on the testing algorithm used, with slightly higher values in reaction time inclusive methods (Limits) compared to reaction time exclusive algorithms (Levels). Conclusions: Cold and warm TPT as well as VPT display significant age-effect and less significant effect of gender on perception threshold values. The evaluation of the VPT and TPT findings in patients with sensory neuropathies should thus be performed using the age- and gender-adjusted normal values for particular testing algorithm.

• Klíčová slova
• senzitivní neuropatie, kvantitativní testování senzitivity, normativní data,
• MeSH
• diabetické neuropatie diagnóza   komplikace   MeSH
• diagnostické techniky neurologické normy   přístrojové vybavení   MeSH
• dospělí MeSH
• elektrodiagnostika metody   přístrojové vybavení   MeSH
• lidé středního věku MeSH
• lidé MeSH
• nemoci autonomního nervového systému diagnóza   komplikace   MeSH
• poruchy senzitivity diagnóza   komplikace   MeSH
• práh bolesti klasifikace   MeSH
• senioři MeSH
• software MeSH
• vibrace škodlivé účinky   MeSH
• vnímání teploty MeSH
• Check Tag
• dospělí MeSH
• lidé středního věku MeSH
• lidé MeSH
• mužské pohlaví MeSH
• senioři MeSH
• ženské pohlaví MeSH

• MeSH
• automatizované zpracování dat MeSH
• diagnóza počítačová MeSH
• elektroencefalografie klasifikace   MeSH

This paper aims to address the segmentation and classification of lytic and sclerotic metastatic lesions that are difficult to define by using spinal 3D Computed Tomography (CT) images obtained from highly pathologically affected cases. As the lesions are ill-defined and consequently it is difficult to find relevant image features that would enable detection and classification of lesions by classical methods of texture and shape analysis, the problem is solved by automatic feature extraction provided by a deep Convolutional Neural Network (CNN). Our main contributions are: (i) individual CNN architecture, and pre-processing steps that are dependent on a patient data and a scan protocol - it enables work with different types of CT scans; (ii) medial axis transform (MAT) post-processing for shape simplification of segmented lesion candidates with Random Forest (RF) based meta-analysis; and (iii) usability of the proposed method on whole-spine CTs (cervical, thoracic, lumbar), which is not treated in other published methods (they work with thoracolumbar segments of spine only). Our proposed method has been tested on our own dataset annotated by two mutually independent radiologists and has been compared to other published methods. This work is part of the ongoing complex project dealing with spine analysis and spine lesion longitudinal studies.

• MeSH
• lidé středního věku MeSH
• lidé MeSH
• nádory páteře diagnostické zobrazování   sekundární   MeSH
• neuronové sítě * MeSH
• počítačová rentgenová tomografie * MeSH
• rentgenový obraz - interpretace počítačová metody   MeSH
• senioři nad 80 let MeSH
• senioři MeSH
• zobrazování trojrozměrné * MeSH
• Check Tag
• lidé středního věku MeSH
• lidé MeSH
• mužské pohlaví MeSH
• senioři nad 80 let MeSH
• senioři MeSH
• ženské pohlaví MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH
• práce podpořená grantem MeSH

Difuzně vážené zobrazení tkání je zásadní součástí vyšetřovacích protokolů magnetické rezonance. Snížení jeho kvality na 3T přístrojích v porovnání s 1, 5T je při použití konvenčních metod náběru dat významné a vyžaduje hledání nových postupů. Technika RESOLVE (REeadout Segmentation Of Long Variable Echo-trains) představuje volbu, která zmenšuje geometrické distorze a poskytuje vyšší prostorové rozlišení obrazu, nicméně při prodloužené době vyšetření.

Diffusion-weighted tissue imaging is very important part of magnetic resonance examination protocols. There is significant decrease of its quality in 3T compared to 1,5T machines if conventional techniques of data collections are used, and new methods are needed to be applied. RESOLVE (REadout Segmentation Of Long Variable Echo-trains) technique represents an option reducing geometric distortions and providing higher spatial resolution, however, with prolonged examination duration.

• Klíčová slova
• technika RESOLVE,
• MeSH
• difuzní magnetická rezonance * metody   MeSH
• echoplanární zobrazování metody   MeSH
• lidé MeSH
• tkáně MeSH
• vylepšení obrazu metody   MeSH
• zobrazování difuzních tenzorů * metody   MeSH
• zobrazování trojrozměrné MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• přehledy MeSH

This paper describes an evaluation framework that allows a standardized and quantitative comparison of IVUS lumen and media segmentation algorithms. This framework has been introduced at the MICCAI 2011 Computing and Visualization for (Intra)Vascular Imaging (CVII) workshop, comparing the results of eight teams that participated. We describe the available data-base comprising of multi-center, multi-vendor and multi-frequency IVUS datasets, their acquisition, the creation of the reference standard and the evaluation measures. The approaches address segmentation of the lumen, the media, or both borders; semi- or fully-automatic operation; and 2-D vs. 3-D methodology. Three performance measures for quantitative analysis have been proposed. The results of the evaluation indicate that segmentation of the vessel lumen and media is possible with an accuracy that is comparable to manual annotation when semi-automatic methods are used, as well as encouraging results can be obtained also in case of fully-automatic segmentation. The analysis performed in this paper also highlights the challenges in IVUS segmentation that remains to be solved.

• MeSH
• databáze faktografické normy   MeSH
• internacionalita MeSH
• interpretace obrazu počítačem metody   normy   MeSH
• intervenční ultrasonografie metody   normy   MeSH
• lidé MeSH
• nemoci koronárních tepen ultrasonografie   MeSH
• referenční hodnoty MeSH
• reprodukovatelnost výsledků MeSH
• senzitivita a specificita MeSH
• směrnice pro lékařskou praxi jako téma * MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH
• práce podpořená grantem MeSH
• Research Support, N.I.H., Extramural MeSH
• Research Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S. MeSH

• MeSH
• algoritmy MeSH
• buňky MeSH
• technologie lékařská MeSH
• teoretické modely MeSH
• zobrazování dat MeSH

Cíl: Srovnat rychlost a přesnost měření automatické a manuální CT volumometrie jater, zároveň porovnat výsledky dvou různě zkušených radiologů. Metodika: Do retrospektivní studie bylo zahrnuto celkem 66 pacientů s jaterními metastázami kolorektálního karcinomu, kteří byli kandidáti chirurgické resekce části jater, ve všech případech pravostranné hepatektomie. Byla provedena analýza objemu celých jater a FLRV (předpokládaný zbytkový objem jater po resekci) pomocí automatické a manuální CT volumometrie. Měření prováděli dva lékaři radiologové, jeden atestovaný s dlouholetou zkušeností v oboru a druhý v předatestační přípravě. Srovnány byly výsledky objemů a časů měření mezi automatickou a manuální metodou a také mezi oběma uživateli. Výsledky: Bylo zjištěno statisticky významně rychlejší měření automatickou CT volumometrií oproti ruční metodě (p < 0,0001). Bez statistické významností bylo srovnání naměřených objemů celých jater a FLRV oběma způsoby volumometrie (p = 0,552). Nebyla pozorována závislost výsledků manuální i automatické analýzy na zkušenosti uživatele. Hodnoty časů i naměřených objemů od obou vyšetřujících se významně nelišily (p = 0,612, resp. p = 0,909). Závěr: Automatická CT volumometrie je optimální metodou pro měření jaterních objemů. Získané hodnoty jsou dostatečně přesné a rychlost měření je významně vyšší oproti manuální CT volumometrii.

Objectives: To compare speed and accuracy between both the automatic and manual CT liver volumetry and between two radiologist with different long of their medical practice. Methods: 66 patients with liver metastases of colorectal cancer were included to the study. The analysis of total liver volume and FLRV (future liver remnant volume) was performed using automatic and manual CT volumetry by two different experienced radiologist. Results: Statistically significantly faster procedure was observed by the automatic CT volumetry in comparison to the manual method (p < 0.0001). No statistically significantly different value of detected liver volumes were found by manual and automatic method (p = 0.552) neither the two performing radiologist (p = 0.612 from time and p = 0.909 from volumes). Conclusion: The automatic CT volumetry is optimal method for the measurement of the liver. The results are accurate and the speed of analysis is significantly higher in comparison to the manual CT volumetry.

• MeSH
• hepatektomie * MeSH
• játra diagnostické zobrazování   chirurgie   MeSH
• lidé MeSH
• nádory jater diagnostické zobrazování   MeSH
• předoperační vyšetření metody   MeSH
• retrospektivní studie MeSH
• tomografie emisní počítačová metody   MeSH
• velikost orgánu MeSH
• vizualizace dat MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• práce podpořená grantem MeSH