Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ФЛЮОРОГРАММ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ НА ОСНОВЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ГИСТОГРАММЫ ЯРКОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЯ В СКОЛЬЗЯЩЕМ ОКНЕ

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-4-50-56

Полный текст:

Аннотация

Повышение диагностической эффективности легочных заболеваний в настоящее время является весьма актуальной задачей. Для построения автоматизированных систем распознавания и классификации рентгенологических изображений необходимо выполнить процесс локализации патологических образований на флюорограммах грудной клетки. Правильный выбор способа сегментации исследуемых сегментов рентгенологических изображений обеспечивает качество сегментации и способствует повышению точности принимаемых диагностических решений. В статье приведена структурная схема устройства, реализующая способ автоматической сегментации флюорограмм грудной клетки. Для построения алгоритмов обнаружения патологических образований применяется построение гистограммы яркости изображения в выделенном окне. Определяются графические примитивы, аппроксимирующие гистограмму яркости флюорограммы в окне анализа оптимального размера. На основе полученной информации формируется вектор информативных признаков. Решение о принадлежности вектора информативных признаков к одному из выделяемых классов осуществляют посредством обучаемого двухальтернативного классификатора. По мере продвижения окна анализа по изображению осуществляется окончательное формирование бинарного изображения.

Об авторах

Р. А. Томакова
Юго-Западный государственный университет
Россия
д. т. н., профессор


И. В. Дураков
Курская больница скорой медицинской помощи, Курск, Россия
Россия
врач-рентгенолог


Е. Г. Емельянов
Юго-Западный государственный университет, Курск, Россия
Россия
аспирант


Д. С. Забанов
Юго-Западный государственный университет, Курск, Россия
Россия
магистрантfcgbhfyn


А. Е. Ханыков
Юго-Западный государственный университет, Курск, Россия
Россия
аспирант


Список литературы

1. Дюдин М. В., Жилин В. В., Кудрявцев П. С. и др. Способ выделения контура изображения легких на рентгеновском снимке грудной клетки // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычисли- тельная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2014. № 4. С. 107–114.

2. Томакова Р. А., Дегтярев С. В., Емельянов Е. Г. Метод контурного анализа изображения легких на рентгеновском снимке грудной клетки // Вопросы радиоэлектроники. 2015. № 11(11). С. 93–101.

3. Дюдин М. В., Филист С. А., Кудрявцев П. С. Способ выделения и классификации контуров легких на изображениях флюорограмм грудной клетки // Наукоемкие технологии. 2014. Т. 15. № 12. С. 25–30.

4. Антонов О. С., Хабахпашев А. Г., Шехтман Л. И. и др. Автоматизация разделения рентгенограмм грудной клетки на «норму» и «патологию» // Вестник рентгенологии и радиологии. 1992. № 1. С. 24–31.

5. Томакова Р. А. Гибридные методы и алгоритмы для интеллектуальных систем классификации сложноструктурируемых изображений: автореф. дис. … докт. техн. наук: 05.13.17. Белгород, 2013. 42 с.

6. Якушенков Ю. Г. Техническое зрение роботов. М.: Машиностроение, 1990. С. 49–51.

7. Patent US2009080773 (Al), IPC7 G06K 9/34. Image segmentation using dynamic color gradient threshold, texture, and multimodal-merging [Text] / Shaw M. [US]; Bhaskar R. [US]; Ugarriza L. G. [US]; Saber E. [US]; Amuso V. [US].

8. Безруков Н. С. и др. Автоматизированная система диагностики заболеваний легких // Проблемы управления. 2007. № 5. С. 75–80.

9. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.


Для цитирования:


Томакова Р.А., Дураков И.В., Емельянов Е.Г., Забанов Д.С., Ханыков А.Е. МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ФЛЮОРОГРАММ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ НА ОСНОВЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ГИСТОГРАММЫ ЯРКОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЯ В СКОЛЬЗЯЩЕМ ОКНЕ. Радиопромышленность. 2016;26(4):50-56. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-4-50-56

For citation:


Tomakova R.A., Durakov I.V., Emelyanov E.G., Zabanov D.S., Hanykov A.E. METHOD OF AUTOMATIC SEGMENTATION OF CHEST X-RAY TESTS FINDINGS ON THE BASIS OF PRESENTATION OF IMAGE BRIGHTNESS IN A SLIDING WINDOW. Radio industry (Russia). 2016;26(4):50-56. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-4-50-56

Просмотров: 156


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)