Система диагностики заболеваний по маммографическим снимкам

• Автор: Буланова, Юлия Анатольевна
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 154 с. : ил.

Содержание
Введение
ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ, МЕТОДОВ, МЕТОДИК И СИСТЕМ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА МАММОГРАФИЧЕСКИХ СНИМКОВ

1.1 Состояние проблемы диагностики заболеваний молочной железы

1.1.1 Способы диагностики заболеваний молочной железы

1.1.2 Роль и место маммографического обследования в диагностики заболеваний молочной железы

1.1.3 Методика проведения маммографического обследования

1.2 Обзор технических и программных средств обработки маммограмм

1.2.1 Обзор существующих технических средств обработки маммограмм

1.2.2 Обзор программных средств обработки маммограмм

1.3 Методы п алгоритмы, применяемые для обработки и анализа маммографических снимков
1.3.1 Основные факторы, затрудняющие автоматическую обработку маммограмм
1.3.2 Аналого-цифровое преобразование маммограмм
1.3.3 Алгоритмы предварительной обработки маммограмм
1.3.4 Алгоритмы выделения областей новообразований
1.3.5 Алгоритмы распознавания новообразований
1.3.6 Выбор алгоритмов обработки маммограмм и распознавания
новообразований
1.4 Выводы по первой главе
ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА МАММОГРАФИЧЕСКИХ СНИМКОВ
2.1 Алгоритм формирования математической модели маммограммы на основе случайных марковских полей
2.2 Разработка алгоритма выделения областей новообразований на маммограммах
2.2.1 Алгоритм выделения области кисты молочной железы
2.2.2 Алгоритм выделения области фиброаденомы на маммограмме
2.2.3 Алгоритм выделения области рака молочной железы (РМЖ) на фоне жировой инволюции

2.2.4 Алгоритм выделения рака молочной железы на фоне ФКБ
2.2.5 Алгоритм выделения области рака молочной железы на фоне аденоза
2.3 Исследование алгоритмов выделения областей новообразований на
маммограммах
2.3.1 Исследование алгоритмов по выделению кисты молочной железы на
маммографических снимках
2.3.2 Исследование алгоритмов по выделению областей фиброаденом на
маммографических снимках
2.3.3 Исследование алгоритмов по выделению рака молочной железы на фоне
жировой инволюции
2.3.4 Исследование алгоритмов по выделению рака молочной железы на фоне

2.3.5 Исследование алгоритмов по выделению рака молочной железы на фоне
аденоза
2.4 Выводы по второй главе
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА МАММОГРАФИЧЕСКИХ СНИМКОВ
3.1 Разработка требований к системе
3.1.1 Задачи, решаемые системой
3.1.2 Общие требования к системе
3.1.3 Требования к изображениям
3.2 Технические средства системы
3.2.1 Маммограф
3.2.2 Кассеты
3.2.3 Проявочная машина
3.2.4 Сканер высокого разрешения
3.2.5 Персональный компьютер
3.2.6 Принтер
3.3 Разработка структуры системы
3.4 Функции и назначения компонентов системы
3.4.1 Подсистема формирования маммограммы
3.4.2 Блок оцифровки
3.4.3 Подсистема формирования изображения
3.4.4 Подсистема обработки изображения
3.4.5 Подсистема выделения области новообразования
3.4.6 Подсистема вычисления текстурных признаков областей новообразований
3.4.7 Подсистема классификации новообразований
3.4.8 Подсистема ручного выделения ROI
3.4.9 Подсистема работы с базой данных
3.4.10 Подсистема формирования отчетов
3.4.11 Подсистема вывода отчетов и данных об исследованиях
3.5 Выводы по третьей главе
ГЛАВА 4 РЕАЛИЗАЦИЯ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АСОиАМС
4.1 Характеристика групп пациентов
4.2 Статистическая оценка значимости факторов риска развития заболевании молочной железы
4.3 Реализация АСОиАМС
4.3.1 Состав технических средств автоматизированной системы обработки и анализа маммограмм
4.3.2 Структура программного обеспечения системы
4.4 Результаты диагностики заболеваний па обучающих выборках
4.4.1 Формирование выборок и обработка снимков
4.4.2 Обучение системы и формирование эталонов
4.4.3 Классификация снимков обучающей выборки врачом-рентгенологом
4.4.4 Анализ результатов классификации маммографических снимков обучающей выборки
4.5 Результаты диагностики заболеваний на экзаменационных выборках.
4.5.1 Классификация новообразований из контрольной выборки системой
4.5.2 Классификация снимков контрольной выборки врачом-рентгенологом..
4.5.3 Анализ результатов классификации маммографических снимков
контрольной выборки
4.6 Примеры обработки н анализа маммографических снимков на
АСОиАМС
4.7 Выводы по четвертой главе
Заключение
Библиографический список

Таблица 1.
Характеристики перечисленных CAD систем
Название системы Произв одитсль (Страна ) Ключев ые ВОЗМОЖ ности систем ы Чувствит ельность обнаруже ни я опухолей (%) Доля ложноп ОЛОЖІІТЄ льных резулы атов Пропус кная способ- ность (челове к/час) Совместимость с цифровыми маммографнчес кпми комплексами (производители)
1 2 л О 4 5 6
AccuDetect Parascrip t (США) Предобр аботка и распозна вание 90.7% 0.412% Agfa Healthcare. Carestream, FujiFilm, GE Healthcare, Hologic, IMS, Philips Healthcare, Planmed. Siemens Medical Solutions
MAММEX MammoCAD SCANIS (США) Предобр аботка и распозна вание
SecondLook Digital iCAD (США) Предобр аботка и распозна вание 90-96% 2.0-2.9 30 GE Healthcare, Siemens Médical, Fujifilm, Sectra, Agfa Healthcare, Planmed. Philips, IMS Giotto, Hologic.
Total Look MammoAdva ntage iCAD (США) Предобр аботка GE Healthcare, Siemens Medical, Fujifilm, Sectra, Agfa Healthcare, Planmed, Philips, IMS Giotto, Hologic.
Syngo MammoCAD Siemens (Герман ия) Предобр аботка и распозна вание 40 MAMMOMAT Novation, MAMMOMAT Inspiration
Fujifilm’s Digital Mammograp hy System Fujifilm (Япония ) Предобр аботка и распозна вание 90,6% 2,