Nástroj pro značení elektrod stereoencefalografie v tomografických snímcích hlavy
Toolbox for stereoenecephalography electrodes labelling in head tomography
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Vít Porazil
Vedoucí práce
Janča Radek
Oponent práce
Kalina Adam
Studijní program
Lékařská elektronika a bioinformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra teorie obvodůPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Monitorace mozkové aktivity pomocí nitrolebních stereoencefalografických elektrod (SEEG) je jedním ze standradních vyšetření chirurgické léčby epilepsie. Znalost pozic stovek snímacích elektrod je nezbytná pro správnou interpretaci EEG signálu, avšak jejich získání je z obrazů výpočetní tomografie bez automatického zpracování obtížné. V rámci této práce byl modifikován dříve publikovaný detekční algoritmus, který byl následně implementován v podobě rozšíření pro program 3D Slicer. Tento nástroj pro automatickou detekci kontaktů SEEG elektrod byl otestován na skupině šesti pacientů. Výsledek testování ukazuje, že nástroj je schopný detekovat kontakty s přesností 0.21 ± 0.10 mm. Monitoring of brain activity with intracranial stereoencephalographic electrodes (SEEG) is one of the standard tests in the surgical treatment of epilepsy. Knowledge of the positions of hundreds of scanning electrodes is essential for correct interpretation of the EEG signal, but their extraction from computed tomography images is difficult without automatic processing. In this work, a previously published detection algorithm was modified and subsequently implemented as an extension for the 3D Slicer program. This tool for automatic detection of SEEG electrode contacts was tested on a group of six patients. Results of testing shows that the tool is able to detect contacts with accuracy of 0.21 ± 0.10 mm
Kolekce
- Bakalářské práce - 13131 [124]