Система формирования описания изображений биомедицинских объектов

Аннотация:

Рассмотрена проблема извлечения признаков для сложных композиций биомедицинских изображений. Разработана система формирования описания биомедицинских изображений, позволяющая для исследуемых объектов интереса врачами и специалистами проводить расчет признаков с последующим анализом информативности признаков. Для анализа эффективности разработанной системы проведены исследования для двух типов объектов, одним из которых являются клетки костного мозга, другим - изображения компьютерной томографии патологии и нормы. В результате эксперимента показано, что для ядросодержащих изображений костного мозга точность в 78,52% обеспечивают признаки на основе матрицы пространственной смежности и длин серий. Для изображений компьютерной томографии точность в 91,91% получена на основе фрактальных и Фурье-признаков. Обработка биомедицинских изображений - один из этапов на пути к повышению эффективности обнаружения и диагностики заболеваний. Анализ биомедицинских изображений считается сложной и трудоемкой задачей, особенно для врачей и специалистов. Методы машинного обучения для этих задач универсальны, но требуют знаний для предметной области применения. Важными этапами в обработке медицинских изображений являются извлечение и формирование признаков (текстурные, морфологические, цветовые) исходя из особенностей содержания. Сложная композиция биомедицинских изображений делает извлечение информации трудоемким процессом. Например, анализ изображений клеток крови и костного мозга является важной частью диагностики многих заболеваний, в том числе онкогематологических и аутоиммунных, но он трудоемок из-за формализации описания структуры ядросодержащих клеток. Извлечение признаков имеет фундаментальное значение для повышения масштабируемости и адаптивности системы обработки биомедицинских изображений. Результат данного этапа оказывает огромное влияние на надежность разрабатываемого биомедицинского приложения, в частности для классификации, прогнозирования заболеваний и выявления скрытых зависимостей. Расчет признаков биомедицинских изображений зависит от анатомической и морфологической структуры изображений, требует вычислительных мощностей, для выделения высоко- и низкоуровневых признаков. Система позволяет выполнить поиск признаков на медицинских изображениях, получить доступ к видимым структурам, а также к пониманию структур скрытых компонентов.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2025
Объем: 5с.
Дополнительная информация: 2025.-N 4.-С.19-23. Библ. 23 назв.
Просмотров: 0