Technology News only at alphatechblocks.com
AI

Pengantar pencitraan medis 3D untuk pembelajaran mesin: pra-pemrosesan dan augmentasi

Pengantar pencitraan medis 3D untuk pembelajaran mesin: pra-pemrosesan dan augmentasi

Ketika saya menyadari bahwa saya tidak dapat menerapkan jalur pemrosesan gambar umum dalam gambar medis, saya benar-benar berkecil hati. Mengapa fungsi seperti itu tidak ada? Jadi, saya membuat postingan ini (ditambah buku catatan) untuk individu yang putus asa, seperti saya, yang tertarik memecahkan masalah pencitraan medis.

Kita telah membahas segmentasi citra medis dan beberapa latar belakang awal tentang sistem koordinat dan file DICOM. Pengalaman saya di lapangan mengarahkan saya untuk melanjutkan pemahaman data, pra-pemrosesan, dan beberapa penambahan. Seperti yang selalu saya katakan, jika Anda hanya memahami data Anda dan kekhasannya, Anda mungkin sedang bermain bingo. Di bidang pencitraan medis, saya menemukan beberapa manipulasi data, yang banyak digunakan dalam pra-pemrosesan dan augmentasi dalam metode canggih, sangat penting dalam pemahaman kita. Untuk tujuan ini, saya menyediakan buku catatan untuk dimainkan semua orang. Ia melakukan transformasi pada gambar medis, yang hanya berupa kisi terstruktur 3D.

Untuk mempelajari lebih dalam tentang bagaimana AI digunakan dalam Kedokteran, Anda tidak bisa salah dengan kursus online AI untuk Kedokteran, yang ditawarkan oleh Coursera. Jika Anda ingin fokus pada analisis citra medis dengan pembelajaran mendalam, saya sangat menyarankan untuk memulai dari Kursus Udemy yang berbasis di Pytorch.

Data: Kami akan bermain dengan 2 gambar MRI yang disediakan dari nibabel (perpustakaan python) untuk tujuan ilustrasi. Gambar disimpan sebagai file yang bagus. Namun sebelum itu, mari kita tulis beberapa kode untuk memvisualisasikan volume medis 3D.

Gambar akan ditampilkan dalam 3 bidang: sagital, coronal, aksial dilihat dari kiri ke kanan sepanjang postingan ini.

Visualisasi bidang dua dimensi

Sepanjang keseluruhan tutorial, kita akan banyak menggunakan fungsi yang memvisualisasikan tiga irisan median di sagital, coronal, dan aksial pesawat masing-masing. Mari tulis beberapa fungsi minimal untuk melakukannya:

def show_mid_slice(img_numpy, title='img'):

"""

Accepts an 3D numpy array and shows median slices in all three planes

"""

assert img_numpy.ndim == 3

n_i, n_j, n_k = img_numpy.shape

center_i1 = int((n_i - 1) / 2)

center_j1 = int((n_j - 1) / 2)

center_k1 = int((n_k - 1) / 2)

show_slices((img_numpy(center_i1, :, :),

img_numpy(:, center_j1, :),

img_numpy(:, :, center_k1)))

plt.suptitle(title)

def show_slices(slices):

"""

Function to display a row of image slices

Input is a list of numpy 2D image slices

"""

fig, axes = plt.subplots(1, len(slices))

for i, slice in enumerate(slices):

axes(i).imshow(slice.T, cmap="gray", origin="lower")

Tidak lebih dari matplotlib “imshow" dan manipulasi array numpy. Sebagai catatan, gambar medis adalah satu saluran dan kami memvisualisasikannya dalam warna abu-abu.

Dua gambar yang akan kita gunakan untuk bermain dengan sejumlah besar transformasi dapat diilustrasikan di bawah ini:

show_mid_slice(epi_img_numpy, 'first image')

show_mid_slice(anatomy_img_numpy,'second image')


otak-mris-tutorial-nibabel


Gambar MRI otak awal yang akan kami gunakan.

Sekarang kita siap berangkat! Mari kita mulai dengan mengubah ukuran dan mengubah skala gambar medis. Ya, itu tidak persis sama.

Pengubahan ukuran gambar medis (down/up-sampling)

Perpustakaan scipy menyediakan banyak fungsi untuk gambar multidimensi. Karena gambar medis berbentuk tiga dimensi, banyak fungsi yang dapat digunakan. Kali ini kita akan menggunakan scipy.ndimage.interpolasi.zoom untuk mengubah ukuran gambar dalam dimensi yang diinginkan. Ini mirip dengan downsampling pada gambar 2D. Fungsi yang sama dapat digunakan untuk interpolasi guna meningkatkan dimensi spasial. Sebagai ilustrasi, kita akan menggandakan ukuran gambar aslinya.

Perlu diingat bahwa dalam transformasi semacam ini rasio biasanya penting untuk dijaga.

Anda mungkin tidak ingin kehilangan anatomi tubuh manusia 🙂

import scipy

def resize_data_volume_by_scale(data, scale):

"""

Resize the data based on the provided scale

"""

scale_list = (scale,scale,scale)

return scipy.ndimage.interpolation.zoom(data, scale_list, order=0)

result = resize_data_volume_by_scale(epi_img_numpy, 0.5)

result2 = resize_data_volume_by_scale(epi_img_numpy, 2)

Penskalaan semacam ini biasanya disebut isometrik. Sejujurnya, saya bukan penggemar terminologi scipy yang menggunakan kata zoom untuk fungsi ini.


diubah ukurannya-mri-gambar


Gambar yang didownsampling dan di-upampling dengan faktor 2

Sangat umum untuk melakukan downsample gambar dalam dimensi yang lebih rendah untuk pembelajaran mesin berat.

Perhatikan bahwa ada jenis pengubahan ukuran lainnya. Alih-alih memberikan bentuk keluaran yang diinginkan, Anda menentukan ukuran voxel yang diinginkan (yaitu voxel_size=(1,1,1) mm). Nibabel menyediakan fungsi yang disebut resample_to_output(). Ia bekerja dengan file nifti dan bukan dengan array numpy. Sejujurnya, saya tidak akan merekomendasikannya sendirian karena gambar yang dihasilkan mungkin tidak memiliki bentuk yang sama. Ini mungkin menjadi masalah untuk pembelajaran mendalam. Misalnya untuk membuat batch dengan dataloader, dimensinya harus konsisten di seluruh instance. Namun, Anda dapat memilih untuk memasukkannya ke dalam langkah sebelumnya dalam alur Anda. Ini dapat digunakan untuk menampilkan gambar yang berbeda agar memiliki ukuran voxel yang sama atau serupa.

Penskalaan ulang gambar medis (memperbesar/memperkecil)

Penskalaan ulang dapat dianggap sebagai transformasi affine. Kami akan memperbesar dan memperkecil gambar secara acak. Augmentasi ini biasanya membantu model mempelajari fitur invarian skala.

def random_zoom(matrix,min_percentage=0.7, max_percentage=1.2):

z = np.random.sample() *(max_percentage-min_percentage) + min_percentage

zoom_matrix = np.array(((z, 0, 0, 0),

(0, z, 0, 0),

(0, 0, z, 0),

(0, 0, 0, 1)))

return ndimage.interpolation.affine_transform(matrix, zoom_matrix)


zoom-in-out-mri


Perbesar dan perkecil secara acak

Penting untuk melihat bahwa area kosong diisi dengan piksel hitam (intensitas nol).

Perhatikan di sini bahwa udara sekitar pada gambar medis tidak memiliki intensitas nol. Hitam sebenarnya relatif terhadap gambar medis.

Yang berikutnya dalam daftar adalah rotasi 3D.

Rotasi gambar medis

Rotasi adalah salah satu metode paling umum untuk mencapai augmentasi data dalam visi komputer. Ini juga telah dianggap sebagai teknik yang diawasi sendiri dengan hasil yang luar biasa (Spyros Gidaris et al. ).

Dalam pencitraan medis, ini adalah fungsi impor yang setara yang juga telah digunakan dari pra-pelatihan yang diawasi sendiri (Xinrui Zhuang dkk. 2019). Rotasi 3D acak sederhana dalam rentang derajat tertentu dapat diilustrasikan dengan kode di bawah ini:

def random_rotate3D(img_numpy, min_angle, max_angle):

"""

Returns a random rotated array in the same shape

:param img_numpy: 3D numpy array

:param min_angle: in degrees

:param max_angle: in degrees

"""

assert img_numpy.ndim == 3, "provide a 3d numpy array"

assert min_angle max_angle, "min should be less than max val"

assert min_angle > -360 or max_angle 360

all_axes = ((1, 0), (1, 2), (0, 2))

angle = np.random.randint(low=min_angle, high=max_angle+1)

axes_random_id = np.random.randint(low=0, high=len(all_axes))

axes = all_axes(axes_random_id)

return scipy.ndimage.rotate(img_numpy, angle, axes=axes)


rotasi3d


Rotasi 3D acak

Kita hanya perlu menentukan sumbu dan sudut rotasi. Karena penskalaan memberi model lebih banyak keragaman untuk mempelajari fitur invarian skala, rotasi membantu dalam mempelajari fitur invarian rotasi.

Berikutnya dalam daftar kami adalah membalik gambar.

Pembalikan gambar medis

Mirip dengan gambar RGB pada umumnya, kita dapat melakukan pembalikan sumbu pada gambar medis. Pada titik ini, sangat penting untuk memperjelas satu hal:

Saat kami melakukan augmentasi dan/atau prapemrosesan pada data kami, kami mungkin harus menerapkan operasi serupa pada data kebenaran dasar.

Misalnya, jika kita menangani tugas segmentasi citra medis, penting untuk membalik peta segmentasi target. Implementasi sederhana dapat ditemukan di bawah:

def random_flip(img, label=None):

axes = (0, 1, 2)

rand = np.random.randint(0, 3)

img = flip_axis(img, axes(rand))

img = np.squeeze(img)

if label is None:

return img

else:

y = flip_axis(y, axes(rand))

y = np.squeeze(y)

return x, y

def flip_axis(x, axis):

x = np.asarray(x).swapaxes(axis, 0)

x = x(::-1, ...)

x = x.swapaxes(0, axis)

return x


membalik gambar


Gambar awal sebagai referensi dan dua versi terbalik

Amati bahwa dengan membalik satu sumbu, dua tampilan berubah. Gambar pertama di atas merupakan gambar awal sebagai referensi.

Pergeseran citra medis (displacement)

Di sini saya ingin menceritakan hal lain.

Rotasi, pergeseran, dan penskalaan tidak lebih dari transformasi affine.

Terkadang saya mengimplementasikannya hanya dengan mendefinisikan transformasi affine dan menerapkannya pada gambar dengan scipy, dan terkadang saya menggunakan fungsi yang sudah diterapkan untuk pemrosesan gambar multidimensi.

Untuk menggunakan operasi ini di saluran augmentasi data saya, Anda dapat melihat bahwa saya telah menyertakan fungsi pembungkus. Yang terakhir pada dasarnya mengambil sampel bilangan acak, biasanya dalam rentang yang diinginkan, dan memanggil fungsi transformasi affine. Berikut ini adalah penerapan perpindahan/pemindahan secara acak.

def transform_matrix_offset_center_3d(matrix, x, y, z):

offset_matrix = np.array(((1, 0, 0, x), (0, 1, 0, y), (0, 0, 1, z), (0, 0, 0, 1)))

return ndimage.interpolation.affine_transform(matrix, offset_matrix)

def random_shift(img_numpy, max_percentage=0.4):

dim1, dim2, dim3 = img_numpy.shape

m1,m2,m3 = int(dim1*max_percentage/2),int(dim1*max_percentage/2), int(dim1*max_percentage/2)

d1 = np.random.randint(-m1,m1)

d2 = np.random.randint(-m2,m2)

d3 = np.random.randint(-m3,m3)

return transform_matrix_offset_center_3d(img_numpy, d1, d2, d3)


berjarak-mris


Gambar medis yang dipindahkan

Augmentasi ini tidak terlalu umum dalam augmentasi citra medis, namun kami menyertakannya di sini untuk kelengkapan.

Alasan kami tidak memasukkannya adalah karena jaringan saraf konvolusional menurut definisi dirancang untuk mempelajari fitur invarian terjemahan.

Pangkas 3D acak

Memangkas juga tidak jauh berbeda dengan gambar alami. Namun, perlu diingat bahwa kita biasanya harus mengambil semua bagian dari suatu dimensi dan kita harus menjaganya. Alasannya adalah satu dimensi mungkin memiliki irisan lebih sedikit dibandingkan dimensi lainnya. Misalnya, suatu kali saya harus berurusan dengan gambar berukuran 384x384x64, yang biasa terjadi pada gambar CT.

def crop_3d_volume(img_tensor, crop_dim, crop_size):

assert img_tensor.ndim == 3, '3d tensor must be provided'

full_dim1, full_dim2, full_dim3 = img_tensor.shape

slices_crop, w_crop, h_crop = crop_dim

dim1, dim2, dim3 = crop_size

if full_dim1 == dim1:

img_tensor = img_tensor(:, w_crop:w_crop + dim2,

h_crop:h_crop + dim3)

elif full_dim2 == dim2:

img_tensor = img_tensor(slices_crop:slices_crop + dim1, :,

h_crop:h_crop + dim3)

elif full_dim3 == dim3:

img_tensor = img_tensor(slices_crop:slices_crop + dim1, w_crop:w_crop + dim2, :)

else:

img_tensor = img_tensor(slices_crop:slices_crop + dim1, w_crop:w_crop + dim2,

h_crop:h_crop + dim3)

return img_tensor

def find_random_crop_dim(full_vol_dim, crop_size):

assert full_vol_dim(0) >= crop_size(0), "crop size is too big"

assert full_vol_dim(1) >= crop_size(1), "crop size is too big"

assert full_vol_dim(2) >= crop_size(2), "crop size is too big"

if full_vol_dim(0) == crop_size(0):

slices = crop_size(0)

else:

slices = np.random.randint(full_vol_dim(0) - crop_size(0))

if full_vol_dim(1) == crop_size(1):

w_crop = crop_size(1)

else:

w_crop = np.random.randint(full_vol_dim(1) - crop_size(1))

if full_vol_dim(2) == crop_size(2):

h_crop = crop_size(2)

else:

h_crop = np.random.randint(full_vol_dim(2) - crop_size(2))

return (slices, w_crop, h_crop)


tanaman acak


Contoh pemangkasan acak

Ada teknik cropping lain yang fokus pada area yang kita minati, yaitu tumor, namun kita tidak akan membahasnya sekarang.

Sejauh ini kita bermain-main dengan transformasi geometris. Mari kita lihat apa yang bisa kita lakukan dengan intensitas gambar.

Nilai intensitas klip (outlier)

Langkah ini tidak berlaku untuk tutorial ini, namun mungkin cukup berguna secara umum. Khusus untuk gambar CT. Alasan mengapa hal ini tidak dapat diterapkan adalah karena gambar MRI berada dalam kisaran nilai yang cukup sempit.

def percentile_clip(img_numpy, min_val=5, max_val=95):

"""

Intensity normalization based on percentile

Clips the range based on the quartile values.

:param min_val: should be in the range (0,100)

:param max_val: should be in the range (0,100)

:return: intensity normalized image

"""

low = np.percentile(img_numpy, min_val)

high = np.percentile(img_numpy, max_val)

img_numpy(img_numpy low) = low

img_numpy(img_numpy > high) = high

return img_numpy

def clip_range(img_numpy, min_intensity=10, max_intensity=240):

return np.clip(img_numpy, min_intensity, max_intensity)

Normalisasi intensitas pada citra medis

Di sini, saya menyertakan normalisasi intensitas yang paling umum: min-max dan mean/std. Satu hal kecil yang perlu diingat:

Saat kami melakukan normalisasi mean/std, kami biasanya menghilangkan voxel intensitas nol dari perhitungan mean. Hal ini sebagian besar berlaku untuk gambar MRI.

Salah satu cara untuk melihat hal ini adalah jika kita memiliki gambaran otak; kita mungkin tidak ingin menormalkannya dengan intensitas voxel di sekitarnya.

def normalize_intensity(img_tensor, normalization="mean"):

"""

Accepts an image tensor and normalizes it

:param normalization: choices = "max", "mean" , type=str

For mean normalization we use the non zero voxels only.

"""

if normalization == "mean":

mask = img_tensor.ne(0.0)

desired = img_tensor(mask)

mean_val, std_val = desired.mean(), desired.std()

img_tensor = (img_tensor - mean_val) / std_val

elif normalization == "max":

MAX, MIN = img_tensor.max(), img_tensor.min()

img_tensor = (img_tensor - MIN) / (MAX - MIN)

return img_tensor

Tidak ada gunanya memvisualisasikan transformasi ini karena tujuannya adalah untuk memasukkan data yang telah diproses sebelumnya ke dalam model pembelajaran mendalam. Tentu saja, normalisasi intensitas jenis lain apa pun mungkin berlaku dalam gambar medis.

Deformasi elastis

Ketika saya pertama kali membaca transformasi ini di makalah asli Unet, saya tidak memahami satu kata pun dari paragraf tersebut:

“Untuk tugas kami, data pelatihan yang tersedia sangat sedikit, kami menggunakan augmentasi data yang berlebihan dengan menerapkan deformasi elastis pada gambar pelatihan yang tersedia. Hal ini memungkinkan jaringan mempelajari invarian terhadap deformasi tersebut, tanpa perlu melihat transformasi ini dalam korpus gambar beranotasi. Hal ini sangat penting dalam segmentasi biomedis karena deformasi merupakan variasi paling umum pada jaringan dan deformasi realistis dapat disimulasikan secara efisien” ~ Olaf Ronneberger dkk. 2015 (kertas Unet)

Sejujurnya, saya belum melihat publikasi asli tahun 2003. Dan Anda mungkin juga tidak akan melihatnya. Saya melihat beberapa implementasi kode lainnya dan mencoba membuatnya lebih sederhana. Saya memutuskan untuk memasukkannya ke dalam tutorial saya karena Anda akan sering melihatnya di literatur.

def elastic_transform_3d(image, labels=None, alpha=4, sigma=35, bg_val=0.1):

"""

Elastic deformation of images as described in

Simard, Steinkraus and Platt, "Best Practices for

Convolutional Neural Networks applied to Visual

Document Analysis", in

Proc. of the International Conference on Document Analysis and

Recognition, 2003.

Modified from:

https://gist.github.com/chsasank/4d8f68caf01f041a6453e67fb30f8f5a

https://github.com/fcalvet/image_tools/blob/master/image_augmentation.py#L62

Modified to take 3D inputs

Deforms both the image and corresponding label file

image linear/trilinear interpolated

Label volumes nearest neighbour interpolated

"""

assert image.ndim == 3

shape = image.shape

dtype = image.dtype

coords = np.arange(shape(0)), np.arange(shape(1)), np.arange(shape(2))

im_intrps = RegularGridInterpolator(coords, image,

method="linear",

bounds_error=False,

fill_value=bg_val)

dx = gaussian_filter((np.random.rand(*shape) * 2 - 1), sigma,

mode="constant", cval=0.) * alpha

dy = gaussian_filter((np.random.rand(*shape) * 2 - 1), sigma,

mode="constant", cval=0.) * alpha

dz = gaussian_filter((np.random.rand(*shape) * 2 - 1), sigma,

mode="constant", cval=0.) * alpha

x, y, z = np.mgrid(0:shape(0), 0:shape(1), 0:shape(2))

indices = np.reshape(x + dx, (-1, 1)), \

np.reshape(y + dy, (-1, 1)), \

np.reshape(z + dz, (-1, 1))

image = np.empty(shape=image.shape, dtype=dtype)

image = im_intrps(indices).reshape(shape)

if labels is not None:

lab_intrp = RegularGridInterpolator(coords, labels,

method="nearest",

bounds_error=False,

fill_value=0)

labels = lab_intrp(indices).reshape(shape).astype(labels.dtype)

return image, labels

return image


deformasi elastis


Sebelum dan sesudah deformasi elastis

Yang perlu Anda ingat adalah bahwa transformasi ini mengubah intensitas dan menerapkan beberapa noise Gaussian di setiap dimensi. Untuk informasi lebih lanjut Anda harus kembali ke karya aslinya.

Kesimpulan

Sekarang Anda dapat memahami pemikiran saya tentang kekhasan pra-pemrosesan dan augmentasi pencitraan medis. Tapi jangan lupa: Anda bisa bermain-main dengan tutorial online dan melihat sendiri transformasinya. Ini membantu, percayalah. Memahami gambaran medis kita adalah penting. Anda sekarang dapat memilih transformasi mana yang akan diterapkan dalam proyek Anda.

Jika Anda menyukai tutorial kami, silakan membagikannya di halaman media sosial Anda, sebagai hadiah atas pekerjaan kami. Ini akan sangat dihargai.

Nantikan artikel musim panas AI lainnya!

Pembelajaran Mendalam dalam Buku Produksi 📖

Pelajari cara membangun, melatih, menerapkan, menskalakan, dan memelihara model pembelajaran mendalam. Pahami infrastruktur ML dan MLOps menggunakan contoh langsung.

Pelajari lebih lanjut

* Pengungkapan: Harap diperhatikan bahwa beberapa tautan di atas mungkin merupakan tautan afiliasi, dan tanpa biaya tambahan bagi Anda, kami akan mendapat komisi jika Anda memutuskan untuk melakukan pembelian setelah mengeklik.

ADVERTISEMENT:

Hai, para pencinta slot! pernahkah denger semboyan “raja slot? Kalau tidak, bersiaplah jatuh cinta dengan konsep ini. slot gacor merupakan mesin slots yang sering memberi win. Ya, slot-slot ini bisa dikatakan sebagai andalannya tuk bawa pulang cuan. any way, gimana sih caranya jumpain slot gaco yang tepat? Tenang Bro and Sis, kita bahas santai aja di tempat ini

Game tergacor saat sekarang hanya satu berada Indonesia hanya di akan memberikan return terbesar

Daftar dengan di :

Informasi mengenai KING SLOT, Segera Daftar Bersama king selot terbaik dan terpercaya no satu di Indonesia. Boleh mendaftar melalui sini king slot serta memberikan hasil kembali yang paling tinggi saat sekarang ini hanyalah KING SLOT atau Raja slot paling gacor, gilak dan gaco saat sekarang di Indonesia melalui program return tinggi di kingselot serta pg king slot

slot demo gacor

slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

akun demo slot gacor

akun demo slot gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

akun slot demo gacor

akun slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

akun demo slot pragmatic

akun demo slot pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

akun slot demo pragmatic

akun slot demo pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

akun slot demo

akun slot demo permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

akun demo slot

akun demo slot permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kdwapp.com

slot demo gacor

slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

akun demo slot gacor

akun demo slot gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

akun slot demo gacor

akun slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

akun demo slot pragmatic

akun demo slot pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

akun slot demo pragmatic

akun slot demo pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

akun slot demo

akun slot demo permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

akun demo slot

akun demo slot permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jebswagstore.com

slot demo gacor

slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

akun demo slot gacor

akun demo slot gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

akun slot demo gacor

akun slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

akun demo slot pragmatic

akun demo slot pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

akun slot demo pragmatic

akun slot demo pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

akun slot demo

akun slot demo permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

akun demo slot

akun demo slot permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama demoslotgacor.pro

slot demo gacor

slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

akun demo slot gacor

akun demo slot gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

akun slot demo gacor

akun slot demo gacor permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

akun demo slot pragmatic

akun demo slot pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

akun slot demo pragmatic

akun slot demo pragmatic permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

akun slot demo

akun slot demo permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

akun demo slot

akun demo slot permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

situs slot terbaru

situs slot terbaru permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

slot terbaru

slot terbaru permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama situsslotterbaru.net

lembagatoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama lembagatoto88.com

lumbung888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama lumbung888.biz

anadototo88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama anadototo88.org

mataramtoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama mataramtoto88.com

mawartoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama mawartoto88.biz

maxim88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama maxim88.org

mpovegas88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama mpovegas88.com

nagacc88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama nagacc88.com

neng88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama neng88.biz

nibung888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama nibung888.biz

paristogel88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama paristogel88.info

ribut88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama ribut88.net

sebat777 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama sebat777.info

sebat88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama sebat88.info

singa88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama singa88.biz

texas888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama texas888.asia

vertu777 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama vertu777.org

wks88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama wks88.org

wortel88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama wortel88.net

yabos888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama yabos888.net

yoktogel88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama yoktogel88.asia

agam88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama agam88.asia

bangkittoto permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama bangkittoto.net

bangor88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama bangor88.com

bangor88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama bangor88.info

bangor88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama bangor88.net

bangor88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama bangor88.org

belanjatoto permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama belanjatoto.org

bisnis88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama bisnis88.biz

blibli88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama blibli88.com

blibli88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama blibli88.info

blibli88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama blibli88.net

blibli88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama blibli88.org

btstoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama btstoto88.com

btstoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama btstoto88.info

btstoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama btstoto88.net

btstoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama btstoto88.org

cendanatoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama cendanatoto88.com

cupang88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama cupang88.biz

cupangjp88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama cupangjp88.com

danatoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama danatoto88.biz

danatoto88slot permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama danatoto88slot.net

davo888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama davo888.biz

dewasurga888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama dewasurga888.biz

dhx88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama dhx88.biz

dingdongtogel88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama dingdongtogel88.biz

egp888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama egp888.biz

eropa88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama eropa88.biz

forwin777 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama forwin777.biz

forwin88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama forwin88.net

gacor222 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama gacor222.biz

galaxy777 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama galaxy777.asia

garuda88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama garuda88.biz

gaul88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama gaul88.biz

glowin888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama glowin888.biz

gopay88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama gopay88.biz

harum88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama harum88.biz

harumtoto permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama harumtoto.net

hiu88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama hiu88.biz

hiutoto permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama hiutoto.biz

hoki117 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama hoki117.net

ibetslot88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama ibetslot88.biz

idhoki888 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama idhoki888.com

indosport999 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama indosport999.net

jackpot10 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jackpot10.net

jago77 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jago77.biz

jet88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jet88.biz

jinbei88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama jinbei88.biz

juliet88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama juliet88.org

kakekslot88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kakekslot88.asia

kenzo118 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kenzo118.biz

kiw88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama kiw88.biz

lazada88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama lazada88.biz

mangga2bet88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama mangga2bet88.com

mental88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama mental88.org

nenektogel88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama nenektogel88.com

obc88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama obc88.net

parsel88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama parsel88.com

pasar88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pasar88.biz

pilar100 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pilar100.net

power88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama power88.biz

pragmatic7777 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pragmatic7777.com

pragmaticid88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pragmaticid88.com

pragmaticid88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pragmaticid88.info

pragmaticid88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pragmaticid88.net

pragmaticid88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pragmaticid88.org

premantoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama premantoto88.com

pucuk88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pucuk88.biz

pucuktoto permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pucuktoto.biz

pusat88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama pusat88.biz

raja228 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama raja228.biz

rajabandot88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama rajabandot88.biz

rajapanen88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama rajapanen88.net

rogtoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama rogtoto88.net

sdtoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama sdtoto88.biz

semangat88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama semangat88.biz

sensasi555 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama sensasi555.net

sensasi88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama sensasi88.biz

simenang88slot permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama simenang88slot.com

slotter999 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama slotter999.net

slottoto88 permainan paling top dan garansi imbal balik hasil besar bersama slottoto88.org

Related posts

Tragedy in Madison: The Abundant Life Christian School Shooting

admin82361IiJkd

Laptop Teringan dengan Baterai 32 Jam

admin82361IiJkd

Tutorial BYOL: pembelajaran mandiri pada gambar CIFAR dengan kode di Pytorch

admin82361IiJkd

PANEN96 promo