Система анализа и обработки медицинских изображений с малоконтрастными объектами

• Автор: Виллевальде, Анна Юрьевна
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 143 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА I. ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ ПО МЕДИЦИНСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ С МАЛОКОНТРАСТНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

1.1. Биотехническая система визуализации медицинских изображений

1.2. Особенности зрительного восприятия медицинских изображений на дисплеях

1.3. Проблемы ранней диагностики по медицинским изображениям с малоконтрастными объектами

1.4. Системы анализа и обработки медицинских изображений

1.5. Постановка цели и задач исследования

ГЛАВА 2. МЕТОД АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С МАЛОКОНТРАСТНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

2.1. Общий подход к анализу и обработке изображений

2.2. Автоматизированный анализ и обработка медицинских изображений с малоконтрастными объектами
2.3. Критерий согласования пространственных и энергетических характеристик медицинских изображений со свойствами зрительной системы исследователя
2.4. Метод автоматизированного анализа и обработки медицинских изображений с малоконтрастными объектами
2.5. ВЫВОДЫ
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
3.1. Эталонные изображения
3.2. Исследование вероятности правильного обнаружения исследователем объектов интереса на изображениях
3.3. Исследование сжатия медицинских изображений с малоконтрастными объектами
3.4. ВЫВОДЫ
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С
МАЛОКОНТРАСТНЫМИ ОБЪЕКТАМИ
4.1. Структура системы автоматизированного анализа и обработки медицинских изображений с малоконтрастными объектами
4.2. Исследование работы системы автоматизированного анализа и обработки медицинских изображений с малоконтрастными объектами
4.3. Обсуждение результатов исследования
4.4. ВЫВОДЫ
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ И ИСТО ЧНИКОВ ИНТЕРНЕТ
Приложение
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время диагностика на основе визуального анализа медицинских изображений получила широкое распространение во врачебной практике. При этом, как известно, ранняя диагностика различных патологий и, в том числе, рака, значительно увеличивает шансы пациентов на выздоровление. Однако объекты интереса исследователя на медицинских изображениях, применяющихся в ранней диагностике, чаще всего бывают небольшими и малоконтрастными по сравнению с окружающим фоном.
При визуальном обнаружении этих объектов, - выполнении первого шага на пути диагностики по медицинскому изображению, могут возникнуть проблемы. С одной стороны они обусловлены особенностями самих изображений, с другой - ограниченностью характеристик зрительной системы исследователя и искажениями, возникающими в изображениях при получении и отображении. Поэтому решение задач, связанных с повышением эффективности обнаружения исследователем небольших малоконтрастных объектов интереса на медицинских изображениях, представляется актуальным.
С развитием информационных и компьютерных технологий в медицине появились новые возможности для повышения эффективности обнаружения объектов интереса на изображениях. Специализированные системы для анализа и обработки медицинских изображений позволяют производить преобразования изображений в различных целях. Однако применение подобных систем требует от пользователя высокой квалификации в области анализа и обработки изображений и связано с рядом трудностей. С одной стороны, при выборе метода обработки изображения пользователь руководствуется лишь своими знаниями и опытом, и, следовательно, этот выбор может быть неоптимальным для достижения поставленной цели преобразования. С другой -перебор всех имеющихся в системе методов (или комбинаций методов) может потребовать слишком много времени.

выделяют подсистемы для просмотра, архивирования, передачи, изменения формата и редактирования медицинских изображений. Однако для использования в медицинских учреждениях наиболее предпочтительны системы, объединяющие в себе все средства, необходимые для работы врача, т.е. интегрирующие многие из перечисленных функций. В отношении видов медицинских изображений некоторые системы являются универсальными, другие же ориентированы на анализ и обработку лишь определенных видов медицинских изображений. При этом в зависимости от приложения (т.е. конечной цели анализа и обработки изображения) акцент может быть сделан на выделение определенных признаков в процессе анализа изображения и применение определенных методов. обработки. Нами было проведено исследование характеристик подобных систем, на основе информации и демонстрационных версий, доступных в 1гйете1 [34-40] (см. Приложение).
В первую очередь, оценка и сравнение систем анализа и обработки медицинских изображений производились по их основным функциональным возможностям: по области применения; по форматам изображений, которыми оперирует система; по источникам получения изображений и степени интеграции с другими системами; по возможности расширения и совершенствования систем. Эти характеристики проанализированных нами систем представлены в таблице П. 1 в Приложении. Можно видеть, что большинство из этих систем способно работать с разнообразными устройствами ввода изображений, осуществлять передачу медицинских изображений по сети, помимо медицинского формата Б1СОМ поддерживают общепринятые в компьютерной практике форматы представления изображений, допускают возможность расширения своих функций.
К достоинствам систем анализа и обработки медицинских изображений можно отнести высокую степень интеграции с другими системами анализа и обработки и устройствами получения изображений, и, соответственно, большое количество поддерживаемых системой форматов представления изображений. Это позволяет применять подобные системы в телемедицинских при-