Postopki za avtomatsko rekonstrukcijo in obdelavo CT slik v računalniškem programu syngo.viaOrlač, Alen (Avtor) Alukić, Erna (Mentor) Kaučič, Aleš (Komentor) Žibert, Janez (Recenzent) diplomska delaradiološka tehnologijaračunalniška tomografijarekonstrukcija slikavtomatska rekonstrukcija slikumetna inteligencaalgoritem in programska opremaUvod: Računalniška tomografija (CT) je tehnika slikovne diagnostike, pri kateri snop rentgenske svetlobe potuje skozi izbrani anatomski predel, medtem ko se rentgenska cev in slikovni sprejemnik vrtita okrog pacienta. Rentgenska cev in detektorji se morajo zavrteti za vsaj 180 stopinj okrog pacienta, da dobimo dovolj atenuacijskih podatkov, iz katerih lahko računalnik s pomočjo algoritma rekonstruira sliko sprejemljive kakovosti. Rekonstrukcijo CT slik v osnovi delimo v dve večji kategoriji: analitična in iterativna rekonstrukcija. Poznamo več različnih tipov analitične rekonstrukcije slik, med njimi pa je najbolj uporabljena filtrirana povratna projekcija. Hiter tehnološki razvoj nam omogoča nove tehnike rekonstrukcije slik, med katerimi se največ pozornosti namenja uporabi umetne inteligence. Glaven namen je zmanjšati sevalno obremenitev za paciente, hkrati pa izboljšati kakovost CT slik. Namen: Namen diplomskega dela je predstavitev avtomatske rekonstrukcije CT slik ter vloge umetne inteligence pri CT slikanju. Predstavitev zajema uporabo umetne inteligence na področju rekonstrukcije, opis prednosti in slabosti, kje so meje uporabe umetne inteligence v slikovni diagnostiki, ter primerjava rekonstrukcije umetne inteligence in radiološkega inženirja. Metode dela: V diplomskem delu sem uporabil opisno metodo s pregledom literature, ki sem jo iskal v slovenskem in predvsem angleškem jeziku. Za izvedbo meritev in izdelavo rekonstrukcij CT slik sem uporabil program syngo.via na Zdravstveni fakulteti v Ljubljani. Rezultati: V rezultatih so prikazane funkcije, ki jih zmore programska oprema syngo.via. Prikazane so običajna transverzalna rekonstrukcija glave, samodejno označevanje reber in vretenc, ocena kalcinacije koronarnih arterij, meritve stenoze, lumna in dolžine torakalne aorte, prikaz arterij spodnjih okončin v celotnem poteku, avtomatska segmentacija pljuč ter avtomatsko odkrivanje pljučnih nodulov. Razprava in zaključek: Z diplomskim delom sem spoznal teoretični del algoritmov za rekonstrukcijo in obdelavo CT slik. Na podlagi obdelav CT slik, ki sem jih izvedel s programom syngo.via, sem ugotovil, da umetna inteligenca olajša delo radiološkemu inženirju, hkrati pa skrajša čas rekonstruiranja in obdelovanja slik. Umetna inteligenca je pri vseh izvedenih obdelavah dosegla pričakovane standarde in se lahko enakovredno primerja z obdelavami, ki jih izvede radiološki inženir. Na nekaterih področjih radioloških posegov se umetna inteligenca že rutinsko uporablja, bo pa še preteklo kar nekaj časa pred bo umetna inteligenca sposobna samostojno interpretirati slike in postaviti diagnozo.[A. Orlač]20232023-09-14 07:45:48Diplomsko delo/naloga150108sl