Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время методы обработки изображений широко применяются для решения многих научных и практических проблем, в частности, активно развиваются методы обработки медицинских изображений при диагностике. При этом в каждом конкретном методе диагностики изображения имеют свою специфику. Для некоторых методов диагностики (например, томография, УЗИ, рентген) имеется большое количество работ по анализу присущих им изображений. Появление новых методов диагностики приводит к необходимости создания математических моделей и алгоритмов обработки изображений соответствующего вида.
Академиком РАМН, директором Российского НИИ геронтологии Минздрава России В.Н.Шабалиным и профессором С.Н.Шатохиной был предложен малозатратный и безопасный для пациентов метод ранней диагностики, основанный на исследовании биологических жидкостей человека (сыворотки крови, желчи, лимфы и т.д.). Капля жидкости наносится на предметное стекло и медленно высушивается, остается тонкая сухая плёнка (фация). Особенности состояния организма сказываются на процессе кристаллизации веществ, содержащихся в жидкости, поэтому на изображении фации появляются характерные структуры (маркёры). По составу и расположению этих маркёров можно с большой уверенностью судить не только об уже имеющихся и проявившихся заболеваниях, но и о самой начальной их форме, когда никаких симптомов еще не наблюдается, и даже о предрасположенности к некоторым болезням. Рассмотреть изображения фаций можно только в микроскоп. При массовых профилактических обследованиях населения требуется проанализировать большое количество изображений. Произвести качественный анализ изображений могут только квалифицированные специалисты-операторы, которых имеется немного. Операторы быстро утомляются, мелкие и слабо выраженные маркёры пропускаются, что ведёт к некачественной диагностике. Выходом из этой ситуации является алгоритмическая обработка изображений, введённых в компьютер.
К настоящему времени по обработке изображений фаций биологических жидкостей имелся только алгоритм определения физиологического типа, характеризующего общее состояния пациента.
В данной диссертации рассматриваются изображения фаций сыворотки крови (ФСК), наиболее важной и информативной жидкости человека. Изображения ФСК имеют свою специфику: радиально-кольцевая структура, текстуры фона фации и её окружения, высокая вариативность размеров, формы и яркости маркёров и т.д., что должно быть учтено при разработке математической модели изображений ФСК и алгоритмов их обработки.
Таким образом, разработка математической модели, алгоритмов обнаружения и распознавания маркёров на изображениях ФСК при медицинской диагностике является актуальной задачей, решение которой будет способствовать повышению качества здравоохранения.
Цель и задачи работы. Целью диссертации является повышение эффективности медицинской диагностики по изображениям ФСК за счёт их компьютерной обработки. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи.
разработка математической модели изображений ФСК, учитывающей особенности фактуры и разнообразие формы, размеров, расположения и количества маркёров,
выявление информативных признаков маркёров, по совокупности которых возможна их идентификация,
синтез эффективных алгоритмов обнаружения и распознавания маркёров на изображениях ФСК,
составление комплекса программ, реализующего предложенные алгоритмы и осуществляющего медицинскую диагностику по изображениям ФСК.
Методы исследования. При решении поставленных задач применялись методы теории вероятностей, математической статистики, обработки изображений, численные методы и математическое моделирование с применением вычислительной техники.
Научная новизна положений, выносимых на защиту
Впервые разработана модель изображений ФСК, учитывающая вид корреляционной функции и другие особенности реальных изображений и позволяющая имитировать изображения с учётом высокой вариативности маркёров.
Разработан алгоритм для нахождения границы, центра и характерных областей ФСК, что, в частности, позволяет определить морфологический тип фации.
Выявлены признаки, характеризующие структуру отдельных маркёров. Совокупность этих признаков позволяет идентифицировать наиболее распространённые маркёры.
Разработаны алгоритмы и численные процедуры обнаружения признаков маркёров, которые дают возможность при небольших вычислительных затратах достаточно эффективно распознавать маркёры на изображениях ФСК.
Достоверность. Достоверность выводов диссертации обеспечивается корректным использованием математических методов и подтверждается высокой эффективностью разработанных алгоритмов распознавания маркёров при их тестировании на реальных и имитированных изображениях ФСК.
Практическая значимость. Разработанный комплекс программ даёт возможность практически осуществлять медицинскую диагностику по методу Шабалина-Шатохиной при массовых профилактических обследованиях населения.
Реализация работы. Результаты диссертационной работы приняты для практического применения в медицинских центрах «Литиком» и «Академия»
(г. Ульяновск), а также в учебном процессе кафедры акушерства и гинекологии Ульяновского государственного университета и кафедры САПР Ульяновского государственного технического университета, что подтверждено актами использования результатов диссертации. Материалы диссертационной работы также использованы при выполнении гранта по программе «УМ-НИК-2011» Государственного фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, государственный контракт № 9015р/14145 от 19.04.2011.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на 6-й и 7-й Всероссийских с участием стран СНГ научно-практических конференциях «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, УлГТУ, 2009 и 2011); Всероссийских конференциях с элементами научной школы для молодежи «Инновационные технологии ранней диагностики и лечения в медицинской практике» (Ульяновск, УлГУ 2009 и 2011); научных сессиях Общества им. А.С. Попова (Москва, 2009 и 2010); 10-й Международной научно-технической конференции PPJA-10-2010 «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии» (Санкт-Петербург, 2010); 8-м открытом российско-немецком семинаре OGRW-8-2011 «Распознавание образов и понимание изображений» (Нижний Новгород, 2011) и на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава УлГТУ (2009-2011 гг.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, одна из которых в издании из перечня ВАК и 11 в материалах международных и всероссийских научно-технических конференций. Общий объём 3 п.л.
Объем и структура диссертации. Диссертация объемом 161 машинописная страница содержит введение, три главы, заключение, список литературы из 110 наименований, 97 рисунков и 9 таблиц, в приложении приведены копии актов использования результатов диссертации.
Похожие диссертации на Разработка и моделирование алгоритмов распознавания маркёров на изображениях фаций сыворотки крови
