Автоматизированная система классификации рентгенограмм молочной железы

Аннотация:

Рассмотрены основные принципы организации и экспериментальные исследования автоматизированной системы классификации рентгенограмм молочной железы. Работа автоматизированной системы основана на сегментации рентгенограмм на прямоугольные области с последующей их деформацией на основе критериев однородности порогового типа. Классификация выделенных сегментов осуществляется нейросетевыми классификаторами, работающими в пространстве информативных признаков, построенном на основе мультиметодных алгоритмов. Программное обеспечение выполнено в среде MATLAB 2018b. Приведены результаты качества классификации разработанного программного продукта на контрольных выборках. Успешное распознавание болезней молочной железы возможно лишь при совместной работе клиницистов, лучевых диагностов и морфологов. Ранние формы опухолей не определяются ни больной при самообследовании, ни врачом при осмотре и пальпации грудных желез. Стратегическое направление в диагностике рака молочной железы - обнаружение не-пальпируемых опухолей малой величины. Ведущий метод выявления доклинических форм рака - маммография. При анализе маммограмм задача автоматизированной системы классификации изображений сводится к выделению области интереса, которая соответствует целевым указаниям врача-маммолога. Цель такой классификации - получить на экране компьютера сегмент, являющийся объектом интереса в данном исследовании. Этот объект должен быть локализован в области интереса, которую получают в результате классификации структурных элементов изображения посредством декомпозиции рентгенограммы на каскадные окна.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2019
Объем: 3с.
Дополнительная информация: 2019.-N 6.-С.39-41. Библ. 10 назв.
Просмотров: 25