腹部X光影像尿路結石偵測之研究

Detection of Urolithiasis in Abdominal X-ray Images

謝華玓(Hua-Ti Hsieh)

指導教授 ： 郭文嘉

元智大學/資訊學院/資訊管理學系/碩士(2011年)

摘要

尿路結石(Urolithiasis)為現今極為常見的疾病，若早期接受治療就能增加治癒率並且減少醫療資源的浪費。本論文主要目的在透過未使用顯影劑的腹部X光影像中建立一套電腦輔助偵測系統(Computer Aided Detection System, CAD)，主要應用影像處理技術於腹部X光影像上，以輔助醫師判斷尿路結石之位置。本研究中主要可以分成三個部份，第一部份使用索貝爾運算子(Sobel Operator)、形態學(Morphological)處理以及中值濾波器(Median Filter)進行前處理，第二部份使用橢圓霍式轉換(Ellipse Hough Transform)進行橢圓偵測尋找腎臟、輸尿管及膀胱(Kidneys, Ureters and Bladder)區域，最後使用區域增強(Local Enhancement)與擴展形態學處理之亮點偵測(Spot Detection)圈選結石候選位置。實驗結果顯示，本論文提出的腹部X光影像尿路結石偵測可以有效的偵測出尿路結石之候選位置，提供醫生一個判斷尿路結石的電腦輔助偵測系統。

關鍵字

尿路結石 ； 腹部X光影像 ； 橢圓偵測 ； 亮點偵測

並列摘要

In this study, we propose a computer-aided detection (CAD) system for the detection of urolithiasis in abdominal X-ray images. The proposed system consists of three parts. First, we use Sobel operator, morphological operations and median filter for preprocessing. Second, we perform the ellipse detection to find the area of the kidneys, the ureters and the bladder with the Ellipse Hough Transform. Finally, we use the spot detection with local enhancement and extended morphological processing to select the urolithiasis candidates. Experimental results show that the proposed method can provide an effective detection to select urolithiasis candidates. Meanwhile, it can be further applied in the computer aided detection system (CAD) for differential diagnosis in the future.

並列關鍵字

Urolithiasis ； Abdominal X-ray Images ； Ellipse Hough Transform ； Spot Detection

參考文獻

[13] 張立欣，「使用超音波影像之腎結石影像偵測與辨識」，國立台灣大學電機工程研究所，碩士論文，民國九十四年。

[7] 李瀛輝、張心湜、陳明村、黃榮慶, “台灣南部地區尿路結石流行病學之研究,” 中華泌尿醫誌 vol. 5,pp. 1 - 7, 1994.

[22] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 3rd, Prentice Hall, 2008.

[5] 何淑貞、郭漢崇，尿路結石之成因與流行病學，民國91年。http://www.tzuchi. com.tw/file/tcmj/91-6/1.htm

[9] J. Tsao, L. H. Chang, and C. H. Lin, “Ultrasonic Renal-Stone Detection and Identification for Extracorporeal Lithotripsy,” in Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc., 27th Annual Inter. Conf., IEEE-EMBS 2005. pp. 6254-6257, 2005.