TY - JOUR ID - TI - Estimation of kidney tumor volume in CT images using medical image segmentation techniques تقدير حجم الورم الكلوى في الصور المقطعية باستخدام تقنيات تقسيم الصور الطبية AU - Faleh H. Mahmood فالح حسن محمود AU - Nada A. Mahmood ندى عبد الحافظ محمود AU - Abdul Rahman H. Ismaeel عبدالرحمن حميد اسماعيل PY - 2018 VL - 16 IS - 37 SP - 166 EP - 177 JO - Iraqi Journal of Physics المجلة العراقية للفيزياء SN - 20704003 26645548 AB - Kidney tumors are of different types having different characteristics and also remain challenging in the field of biomedicine. It becomes very important to detect the tumor and classify it at the early stage so that appropriate treatment can be planned. Accurate estimation of kidney tumor volume is essential for clinical diagnoses and therapeutic decisions related to renal diseases. The main objective of this research is to use the Computer-Aided Diagnosis (CAD) algorithms to help the early detection of kidney tumors that addresses the challenges of accurate kidney tumor volume estimation caused by extensive variations in kidney shape, size and orientation across subjects. In this paper, have tried to implement an automated segmentation method of gray level CT images. The segmentation process is performed by using the Fuzzy C-Means (FCM) clustering method to detect and segment kidney CT images for the kidney region. The propose method is started with pre-processing of the kidney CT image to separate the kidney from the abdomen CT and to enhance its contrast and removing the undesired noise in order to make the image suitable for further processing. The resulted segmented CT images, then used to extract the tumor region from kidney image defining the tumor volume (size) is not an easy task, because the 2D tumor shape in the CT slices are not regular. To overcome the problem of calculating the area of the convex shape of the hull of the tumor in each slice, we have used the Frustum model for the fragmented data.

أن أورام الكلى تتكون من عدة أنواع مختلفة و ذو خصائص مختلفة بالاضافه إلى إن معالجتها مختلفة, إن كشف الورم وإزالته يعتبر من المشاكل الطبية التي تبقى من التحديات التي تواجه حقل الطب البايلوجي, وأصبح من المهم الكشف عن الأورام وتصنيفها في المراحل الأولية كي يتم التخطيط للعلاج المناسب. تقدير دقيق من حجم ورم الكلى ضروري للتشخيصات السريرية والقرارات العلاجية المتعلقة بأمراض الكلى. تعتمد طرق تقدير حجم الورم الكلوي الموجودة على خطوة تجزئة وسيطة تخضع لقيود مختلفة. الهدف الرئيسي من هذا البحث هو استخدام خوارزميات التشخيص بمساعدة الحاسوب للمساهمة في الكشف المبكر عن أورام الكلى. تم في هذا البحث تنفيذ طريقة التجزئة الآلية للصور المقطعي للكلى ذات التدرج الرمادي. حيث تم تنفيذ عملية تجزئة باستخدام طريقة الـ(Fuzzy C-Means (FCM)). الطريقة المقترحة تبدأ من مرحلة المعالجة الأولية للصورة المقطعية والتي تبدا بمرحلة عزل الكلى عن باقي أجزاء البطن في الصورة المقطعية تم بعد ذلك متم مرحلة تعزيز التباين وإزالة الضوضاء غير المرغوبة في الصورة من أجل جعل الصورة مناسبة. يتم تطبيق عملية التجزئة على الصور الناتجة، ثم تستخدم لاستخراج منطقة الورم من صورة الكلى بعدها يتم حساب مساحة الورم لكل شريحة ثم بعد ذلك يتم تحديد حجم الورم وهذه المرحلة ليست مهمة سهلة، لأن شكل الورم 2 في شرائح الصور ليست منتظمة. للتغلب على هذه المشكلة في حساب المساحة، استخدمنا نموذج (Frustum model). ER -