informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-110Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONСЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ МЫШЦ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯMUSCLE MRI SEGMENTATION USING RANDOM WALKER METHODШукеловичА. В.ShukelovichA. V.shukelovich@gmail.comСнежкоЭ. В.SnezhkoE. V.КовалевВ. А.KovalevV. A.ТузиковА. В.TuzikovA. V.Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиRussian Federation20130110201604512Copyright © Шукелович А.В., Снежко Э.В., Ковалев В.А., Тузиков А.В., 20162016Шукелович А.В., Снежко Э.В., Ковалев В.А., Тузиков А.В.Shukelovich A.V., Snezhko E.V., Kovalev V.A., Tuzikov A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/110

Предлагается техника построения наборов маркеров для сегментации изображений магнит-но-резонансной томографии мышц методом случайного блуждания. Исследуется возможность уменьшения затрат ручного труда медицинского специалиста и оптимизации алгоритма случайного блуждания.

A technique of marker set construction for muscle MRI segmentation using random walker approach is introduced. The possibility of clinician’s manual labor amount reduction and random walker algorithm optimization is studied.

ReferencesMortensen, E.N. Interactive segmentation with intelligent scissors / E.N. Mortensen,W.A. Barrett // Graphical Models and Image Processing. – 1998. – Vol. 60, № 5. – P. 349–384.Mortensen, E.N. Interactive segmentation with intelligent scissors / E.N. Mortensen,W.A. Barrett // Graphical Models and Image Processing. – 1998. – Vol. 60, № 5. – P. 349–384.Kass, M. Snakes : Active contour models / M. Kass, A. Witkin, D. Terzopoulos // International Journal of Computer Vision. – 1987. – Vol. 1, № 4. – P. 321–331.Kass, M. Snakes : Active contour models / M. Kass, A. Witkin, D. Terzopoulos // International Journal of Computer Vision. – 1987. – Vol. 1, № 4. – P. 321–331.Sethian, J.A. Level Set Methods and Fast Marching Methods : Evolving Interfaces in Computational Geometry, Fluid Mechanics, Computer Vision, and Materials Science / J.A. Sethian. – Cambridge : Cambridge University Press, 1999. – P. 211–239.Sethian, J.A. Level Set Methods and Fast Marching Methods : Evolving Interfaces in Computational Geometry, Fluid Mechanics, Computer Vision, and Materials Science / J.A. Sethian. – Cambridge : Cambridge University Press, 1999. – P. 211–239.Boykov, Y. Graph cuts and efficient n-d image segmentation / Y. Boykov, G. Funka-Lea //International Journal of Computer Vision. – 2006. – Vol. 70, № 2. – P. 109–131.Boykov, Y. Graph cuts and efficient n-d image segmentation / Y. Boykov, G. Funka-Lea //International Journal of Computer Vision. – 2006. – Vol. 70, № 2. – P. 109–131.Bai, X. A geodesic framework for fast interactive image and video segmentation and matting/ X. Bai, G. Sapiro // Proc. of International Conf. on Computer Vision. – Rio de Janeiro, Brazil,2007. – P. 1–8.Bai, X. A geodesic framework for fast interactive image and video segmentation and matting/ X. Bai, G. Sapiro // Proc. of International Conf. on Computer Vision. – Rio de Janeiro, Brazil,2007. – P. 1–8.Гончаренко, В.Г. Сегментация объектов полутоновых изображений на основе преобразования водораздела и чемферной метрики / В.Г. Гончаренко, А.В. Тузиков // Информатика. –2006. – № 3. – C. 45–57.Гончаренко, В.Г. Сегментация объектов полутоновых изображений на основе преобразования водораздела и чемферной метрики / В.Г. Гончаренко, А.В. Тузиков // Информатика. –2006. – № 3. – C. 45–57.Grady, L. Random walks for image segmentation / L. Grady // Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2006. – Vol. 28, № 11. – P. 1768–1783.Grady, L. Random walks for image segmentation / L. Grady // Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2006. – Vol. 28, № 11. – P. 1768–1783.Power Watersheds : A New Image Segmentation Framework Extending Graph Cuts, Random Walker and Optimal Spanning Forest / C. Couprie [et al.] // Proc. of Internat. Conf. on Computer Vision. – Kyoto, Japan, 2009. – P. 731–738.Power Watersheds : A New Image Segmentation Framework Extending Graph Cuts, Random Walker and Optimal Spanning Forest / C. Couprie [et al.] // Proc. of Internat. Conf. on Computer Vision. – Kyoto, Japan, 2009. – P. 731–738.Хорнак, Джозеф П. Основы МРТ / Джозеф П. Хорнак [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.cis.rit.edu/htbooks/mri/inside-r.htm. – Дата доступа : 07.05.2013.Хорнак, Джозеф П. Основы МРТ / Джозеф П. Хорнак [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.cis.rit.edu/htbooks/mri/inside-r.htm. – Дата доступа : 07.05.2013.Hypre library, Center for Applied Scientific Computing at Lawrence Livermore National Laboratory, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://acts.nersc.gov/hypre/. – Date of access : 07.05.2013.Hypre library, Center for Applied Scientific Computing at Lawrence Livermore National Laboratory, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://acts.nersc.gov/hypre/. – Date of access : 07.05.2013.ITK-SNAP, Penn Image Computing and Science Laboratory, Department of Radiology at the University of Pennsylvania, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.itksnap.org/. – Date of access : 07.05.2013.ITK-SNAP, Penn Image Computing and Science Laboratory, Department of Radiology at the University of Pennsylvania, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.itksnap.org/. – Date of access : 07.05.2013.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.