Uporabniška učinkovitost odprtokodnih platform pri segmentaciji računalniško tomografskih slikKovač Šumah, Sara (Avtor) Đuričić, Aleksandar (Avtor) Žibert, Janez (Mentor) Kaučič, Aleš (Komentor) Alukić, Erna (Recenzent) diplomska delaradiološka tehnologijasegmentacijaračunalniška tomografijaSyngo.viaMONAI3D SlicerUvod: Segmentacija predstavlja ključni del analize slikovnih podatkov in omogoča natančno prepoznavanje anatomskih ali patoloških struktur na CT slikah. Na tem področju obstajajo različni pristopi, ki vključujejo ročne in avtomatske metode, kjer se uporabljajo postopki umetne inteligence, med njimi globoko učenje. Njihova temeljna komponenta so nevronske mreže. Za potrebe segmentacije je na trgu na voljo več različnih programskih rešitev. Namen: Želeli smo sistematično predstaviti različne metode segmentacije v medicinski slikovni diagnostiki in primerjati uporabniško učinkovitost komericalnega programskega orodja Syngo.via s prostodostopnima orodjema 3D Slicer in MONAI Label. Metode dela: V teoretičnem delu diplomskega dela smo uporabili deskriptivno metodo s pregledom domače in tuje literature na področju umetne inteligence in medicine. Drugi del naloge pa je bil eksperimentalen, ki smo ga praktično izvedli v različnih programskih orodjih, v katerih smo opravili segmentacijo anatomskih struktur na CT posnetku prsnega koša in primerjali praktično uporabnost med njimi ter uporabniško izkušnjo. Rezultati: Ročna segmentacija zahteva precej spretnosti in znanja, hkrati pa je tudi časovno potratna. Syngo.via je, kljub svoji uporabniku izjemno prijazni naravi, omejena s funkcijami v primerjavi z drugimi naprednimi programskimi orodji za segmentacijo CT slik. Natančnost segmentacije v MONAI Labelu je ustrezna in primerljiva z ročno segmentacijo, hkrati pa zahteva manj uporabnikove interakcije, manj znanja ter se izvaja neprimerljivo hitreje kot ročna segmentacija. Segmentacija v 3D Slicer-ju je bila zahtevnejša kot ob uporabi MONAI Label, saj je zahtevala več uporabnikove interakcije in poznavanja anatomije, kar prav tako vpliva na časovno trajanje postopka, ki je v vseh primerih bolj zamudno kot pri MONAI Labelu. Razprava in zaključek: Syngo.via predstavlja visoko napreden program za obdelavo in analizo medicinskih slik, ki izstopa po svoji izjemni zmogljivosti in nezahtevni uporabi. Povezana je z visokimi stroški in omejenostjo glede novih funkcionalnosti, ki jih je potrebno nadgrajevati in doplačevati, saj je v lasti podjetja Siemens Healthineers. Nasprotno pa odprtokodne platforme, kot sta 3D Slicer in MONAI Label, nudijo brezplačno uporabo, širšo dostopnost in sodelovanje v raziskovalni skupnosti ter transparentnost delovanja. S tem omogočajo ustvarjanje natančnih modelov, ki se lahko prilagodijo specifičnim potrebam in izzivom različnih kliničnih ali raziskovalnih primerov.[S. Kovač Šumah : A. Đuričić]20232024-07-13 07:45:36Diplomsko delo/naloga159595UDK: 616-07VisID: 132717COBISS_ID: 201751555sl