Analýza scintigrafických obrazových sekvencí v lékařské diagnostice

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá analýzou scintigraťických obrazových sekvencí s cílem získat křivky aktivity. 3ako první je prezentován model FAMIS zakládající se na faktorizaci matic s nezápornými prvky, přičemž k nalezení řešení je použito aproximace variační Bayesovou metodou. K získání křivek je implementován IVB algoritmus, nebot úloha nemá analytické řešení. Pokud je na snímcích vysoký šum, je těžší odvodit křivky, které by byly hladké a tedy fyziologické. Proto je v další části navržen model, který je podobný modelu FAMIS, ale cílí na hladkost křivek. Funkčnost obou modelů je demonstrována na testovacích datech s gaussovským a poissonovským šumem a je ukázáno, že nový model v určitých případech diverguje, jinak je ale hladkosti křivek dosaženo. Dále je zkoumáno chování obou modelů při odhadu parametrů apriorních gama-rozdělení a nakonec je model testován na reálných datech.

The topic of this Bachelor's degree project is analysis of scintigraphic image sequences in medical diagnostics, whose aim is to infer time activity curves. Firstly, FAMIS model, based on nonnegative matrix factorization, is presented. The time activity curves are derived using Variational Bayes Method and the IVB Algorithm is implemented, as the approximation is not tractable. Images are often noisy which makes it hard to infer curves that are smooth and therefore physiologically possible. For this reason another model, similar to FAMIS and whose purpose is to derive smoother curves, is proposed. Performance of the models is studied using toy data with Gaussian and Poisson noise and cases of divergence are reported, nevertheless in the rest of cases smoothness is achieved. Eventually, estimation of parameters of prior gamma distributions is tested as well as ability to infer factor curves of real scintigraphic data.