Notfallmedizin:Offener Zugang
Offener Zugang

Abstrakt

CT-Bilder von pyogenen und amöbischen Leberabszessen mit K-Means-Clustering: Eine Anwendung der Bildverarbeitung in der Notfallmedizin

Subhagata Chattopadhyay

Leberabszesse (LA) sind mit Eiter gefüllte Läsionen. Amöbenleberabszesse (ALA), verursacht durch Protozoen namens Entamoeba histolytica, und pyogene Leberabszesse (PLA), hervorgerufen durch eiterbildende Bakterien, sind die beiden häufigsten Arten, die in der klinischen Praxis auftreten, am häufigsten in Notfällen. LA schwächt die Gesundheit und zwingt die Patienten ins Bett. Während Eiterkultur-Sensitivitätstests die Ursache von LA bestätigen, zeigen Kontrast-CT-Scans des Bauches die Anzahl der Abszesse, ihre Größe und ihre Ausdehnung. Die Telemedizin ist auf dem Vormarsch und macht die Gesundheitsversorgung allgegenwärtig. Die Bildverarbeitung wird zu einem festen Bestandteil der Teleradiologie (einem Segment der Telemedizin), um die Lücke zwischen der Anzahl der Radiologen und dem großen Patientenpool zu schließen, der frühe und genaue Diagnosen und Überweisungen benötigt. Die clusterbasierte Bildsegmentierung ist ein nützlicher Schritt, um das Bild in die gewünschte Anzahl von Clustern zu gruppieren. Die k-Means-Clustering-Technik (k-MC) ist eine beliebte Methode, die in dieser Studie an ALA- und PLA-Kontrast-CT-Bildern verwendet wurde. Es zeigt sich, dass der Algorithmus mit den gewünschten 2-Cluster-Parametern wie normalem Lebergewebe und eitergefülltem Gewebe bessere Ergebnisse bei der Abgrenzung von PLA liefert.