Программа обработки МРТ снимков для выявления раковых опухолей

На сегодняшний день, рак является одним из самых серьезных и смертельно опасных заболеваний. Однако на ранних стадиях рак может быть вылечен. Диагностика с помощью МРТ позволяет наиболее точно выявить очаги рака на ранних стадиях. Однако, ручная разметка и классификация раковых опухолей – затратный и отнимающий много времени процесс. Уже существуют программные продукты, решающие эту проблему, но многие из них недоступны для российских больниц и не имеют русской локализации. К тому же, не все из них поддерживают расширение функциональности за счет внедрения плагинов и не предоставляют врачам удаленный доступ к базе данных снимков и сервису их обработки через Интернет. Поэтому в рамках выпускной квалификационной работе мы провели анализ существующих алгоритмов обработки изображений, на основании, которого были отобраны методы сегментации с помощью кластеризации, бинарного порога, наращивания областей и моделей Гауссовых смесей, и разработали клиент-серверное приложение для сбора снимков и их обработки с помощью отобранных методов для сегментации опухоли. Наше приложение позволяет удаленно загружать МРТ снимки, просматривать их и применять к ним различные методы сегментации для выявления очагов опухоли. Более того, наше приложение может выступать в роли DICOM-клиента, взаимодействующего с другими устройствами по протоколу DICOM для загрузки снимков с них и дальнейшей обработки. Для ускорения работы методов обработки изображений и сегментации мы успешно внедрили технологию CUDA, которое позволяет достичь прироста в скорости вычислений на GPU в несколько раз по сравнению с CPU. Работа содержит 68 страниц, 3 главы, 36 рисунков, 7 таблиц, 37 источников, 5 приложений. Ключевые слова: сегментация опухоли, опухоль мозга, DICOM, МРТ, обработка изображений, кластеризация, нечеткая логика, CUDA, GPGPU