Интеллектуальная интегрированная оптико-телевизионная медицинская диагностическая система анализа цветных изображений органов человека

• Автор: Жданов, Дмитрий Сергеевич
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 168 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. Обзор состояния методов и средств медицинской диагностики

1.1.Обзор состояния проблемы

1.2. Классификация методов и средств медицинской диагностики

1.3. Постановка задачи исследования

2. Разработка основ теории интегрированных интеллектуальных медицинских диагностических систем

2.1. Введение

2.2. Обобщенный алгоритм работы интегрированной интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
2.3. Синтез алгоритма распознавания патологий по цветным изображениям исследуемых органов.

2.4. Оценка геометрических характеристик элементов изображений

2.5. Методика расчета интегрированных интеллектуальных оптико-телевизионных медицинских диагностических систем
2.6. Заключение
3. Разработка интегрированной интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
3.1.Введени е
3.2.Разработка структурной и функциональной схем интегрированной интеллектуальной оптикотелевизионной медицинской диагностической системы
3.3.Реализация интегрированной интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
3.4.Разработка общей блок-схемы программного обеспечения
3.5. Метрология интегрированной интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
3.5.1. Классификация критерия качества программного обеспечения
3.5.2. Метрики сложности
3.5.3. Метрики качества программ
3.5.4. Погрешности интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
3.5.5. Поверка программного обеспечения и аппаратной части ИИОТМДС
3.6.Тестовое программное обеспечение
3.6.1. Модуль авторизации пользователей
3.6.2. Модуль электронных историй болезней пациентов
3.6.3. Модуль результатов осмотра пациента

3.6.4. Модуль классификации заболеваний по МКБ-
3.6.5. Модуль курса лечения, назначенного пациенту
3.6.6. Модуль специализированного обследования
3.6.7. Модуль видеозахвата изображения
3.6.8. Модуль диагностики патологий исследуемых органов
3.6.9. Модуль генерации отчетной информации
3.7.Работа интегрированной интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской
диагностической системы в телемедицинских сетях
3.8. Заключение
4. Экспериментальные исследования интегрированной интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
4.1. Введение
4.2. Методика испытаний интеллектуальной оптико-телевизионной медицинской диагностической системы
4.3. Экспериментальные исследования программного обеспечения
4.4.3аключение
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В
ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ВВЕДЕНИЕ.
Актуальность проблемы. На сегодняшний день проблема создания медицинских оптико-телевизионных систем является актуальной задачей. Такие системы позволяют напрямую получать цветные изображения исследуемых органов или их систем, осуществлять управление специализированными медицинскими видеокамерами, установленными на операционных микроскопах, видеозапись с одной из выбранных видеокамер, управление различными узлами медицинских приборов, входящих в состав аппаратной части медицинской оптико-телевизионной системы. Эффективность телевизионных медицинских диагностических систем определяется удобством и простотой в обращении, автоматизацией процесса диагностики патологий органов и систем органов человека. [1, 3, 25, 42, 47, 48, 85, 86, 93].
Техническое оснащение медицинской диагностики постоянно претерпевает изменения, которые связаны с общим прогрессом в технологии получения информации об окружающем мире. Особенно ощутимые поправки в последнее десятилетие произошли в медицинской интроскопии, разделе диагностики, связанном с использованием методов и устройств, предназначенных для исследования внутренних органов пациентов, которые не могут быть проанализированы визуально.
История средств медицинской визуализации поверхностей внутренних органов начинает отчет с первых попыток применения эндоскопии [78]. В 1806 году Филипп Боззини, считающийся изобретателем эндоскопа сконструировал аппарат для исследования прямой кишки и полости матки [78]
Аппарат представлял собой жесткую трубку с системой линз и зеркал, а источником света была свеча. Этот прибор, к сожалению, ни разу не был использован для исследований на людях, поскольку автор был наказан медицинским факультетом Вены «за любопытство» [78].

2. Разработка основ теории интегрированных интеллектуальных медицинских диагностических систем
2.1. Введение
В рамках настоящей диссертационной работы разработаны основы построения интегрированных интеллектуальных медицинских систем. Разработанная система является интеллектуальной потому, что с её помощью осуществляется интеллектуальная обработка получаемых с помощью аппаратной части изображений и принятие решения о наличии либо отсутствии патологического процесса на исследуемом органе человека. Посредством аппаратной части ИИОТМДС происходит считывание цветного изображения исследуемого органа, которое передается в специализированное программное обеспечение для последующей обработки и хранения. Для принятия решения происходит сравнение получаемых в конкретный момент времени изображений и их математическое описание с хранимыми в БД системы эталонными изображениями. При этом происходит построение математической модели текущего изображения и сопоставление её результатов с результатами математической модели эталонных снимков.
Новизна применяемого в программной части ИИОТМДС алгоритма распознавания патологий исследуемых органов заключается в том, что помимо сравнения текущего изображения (ТИ) с хранящимся в БД эталонным изображением (ЭИ), включающего в себя сравнение изображений по их морфологическим характеристикам, происходит сравнение спектральных характеристик ТИ и ЭИ, что дает возможность определения наличия патологического процесса на поверхности исследуемых органов еще на ранней стадии его развития, обеспечивая высокую диагностическую значимость разработанной ИИОТМДС.
Обобщая известные подходы преобразования изображений, представим алгоритм распознавания патологий по цветным изображениям поверхностей органов человека. Для этого нужно преобразовать полученные изображения и