Найти
Результаты поиска
-
УЛУЧШЕНИЕ СЕГМЕНТАЦИИ НА МУЛЬТИФАЗНЫХ КТ СНИМКАХ С ПОМОЩЬЮ ОБУЧАЕМОГО ФАЗОВОГО СОВМЕЩЕНИЯ
С. В. Ермоленко , И. Л. Каширина77-902026-09-10Аннотация ▼Автоматизированный анализ мультифазных КТ снимков, получаемых в разные моменты времени после введения контрастного вещества, крайне важен для точного выявления патологий, но связан с фундаментальной проблемой пространственного несовпадения изображений на разных фазах из-за дыхания и движения пациента, что приводит к значительному снижению точности автоматической сегментации. Существующие методы предварительной регистрации (совмещения фаз) требуют ручной настройки параметров и не интегрируются в обучаемые конвейеры, что препятствует полной автоматизации процесса сегментации. Цель данного исследования заключалась в разработке дифференцируемого метода совмещения мультифазных КТ-изображений на основе обучаемых линейных аффинных преобразований, полностью встроенного в конвейер обучения модели сегментации. В отличие от традиционных подходов, предложенный метод реализует дифференцируемый модуль аффинной регистрации (включающий перенос, поворот и масштабирование), параметры которого оптимизируются градиентным спуском без ручной настройки и встроены непосредственно в вычислительный граф модели nnU-Net. В работе на открытом датасете КТ органов брюшной полости WAW-TACE проведено сравнение предлагаемого метода с базовым подходом сегментации мультифазных изображений (основанном на простой конкатенации фаз без регистрации) и методом аффинной регистрации, реализованным в библиотеке ITK.Elastix. Относительно сегментации без регистрации достигнут существенный прирост метрик качества: коэффициента Dice на 43,19% и метрики ROC-AUC на 13,55%. По сравнению с Elastix улучшение составило 13,43% по Dice, 6,86% по ROC-AUC и 19,6% по точности определения количества патологий на КТ-снимке. Практическая значимость исследования заключается в разработке готового модуля на PyTorch для интеграции в конвейеры анализа КТ-изображений, обеспечивающего полную автоматизацию регистрации без необходимости в ручной настройке гиперпараметров и с высокой вычислительной эффективностью
-
СИНТЕЗ ПРОГРАММНОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОВ ВЕРИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ МЕДИЦИНСКИХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ МЕДИЦИНСКОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
А. В. Проскуряков2022-05-26Аннотация ▼Описаны информационное и программное обеспечение реализации различных методов
верификации состояния фрагментов биологических объектов по компьютерно -
томографическим изображениям подсистемой поддержки принятия решения для диагно-
стики заболеваний. Указано на современное состояние развития медицинской диагности-
ческой техники, оснащённость которой медицинских учреждений страны и не оператив-
ная её доступность для населения способствовало и привело к появлению и активному
развитию новых направлений в области лучевой диагностики, к которым относятся:
цифровая и пленочная рентгенография, компьютерная томография, магнитно-резонансная
томография. В статье акцент сделан на анализ рентгенографических изображений, при-
нятие решений на основании анализа этих изображений, постановка диагноза на осно-
вании принятых решений. Сделан анализ преимуществ и недостатков рентгенографии,
как современного способа диагностики, относительно своих аналогов. Важной задачей при
анализе рентгенографических изображений медицинских биологических объектов и их
фрагментов является решение задачи улучшения качества изображения. С целью улучше-
ния качества рентгеновских снимков и повышения их информативности разработан алго-
ритм и реализовано программное обеспечение подсистемы программного обеспечения ме-
дицинской автоматизированной информационной системы для их коррекции и анализа.
В статье рассматривается реализация решения задач диагностики заболеваний, таких
как: анализ рентгенографических изображений, принятие решений на основании анализа
этих изображений, постановка диагноза на основании принятых решений путём разра-
ботки и применения программного и информационного обеспечения реализации методов
верификации состояния фрагментов биологических объектов, как эффективных методов
диагностики состояния параназальных пазух по их рентгенографическим и компьютерно-
томографическим изображениям. Описаны основные методы, лежащие в основе верифи-
кации по рентгеновским и компьютерно-томографическим изображениям. Приведен де-
тальный анализ реализации математических моделей методов диагностики в виде алго-
ритмов, реализуемых программным обеспечением для функционирования подсистемы под-
держки принятия решения медицинской автоматизированной информационной системы.
Показаны примеры практической реализации программного и информационного обеспече-
ния методов верификации медицинских объектов в виде экранных форм для работы с
фрагментами исследуемого объекта и результатами анализа рентгенографических изо-
бражений. Это позволяет повысить оперативность, точность верификации состояния
медицинских биологических объектов, достоверность процесса диагностики заболеваний.
Показана научная новизна, результаты апробации материала, представленного в статье
на международных, всероссийских конференциях, научных журналах.








