Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2017 / с. 41-45

Гибридные интеллектуальные модели для сегментации изображений рентгенограмм грудной клетки

                                

С.А. Филист, Р.А. Томакова, С.В. Дегтярев, А.Ф. Рыбочкин


Аннотация

Предложены гибридные интеллектуальные модели, позволяющие выделять на рентгенограммах грудной клетки сегменты, связанные с диагностируемым заболеванием. Для сегментации рентгенограммы используют анализ двумерного спектра Фурье в скользящем окне. Спектр скользящего окна обрабатывается последовательностью фильтров, построенных на основе различных парадигм обработки изображений. Приведены алгоритм настройки фильтров гибридных моделей, а также результаты сегментации рентгенограмм больных пневмонией.


Сведения об авторах

Сергей Алексеевич Филист, д-р техн. наук, профессор, кафедра биомедицинской инженерии,
Римма Александровна Томакова, д-р техн. наук, профессор,
Сергей Викторович Дегтярев, д-р техн. наук, профессор, кафедра программной инженерии,
Анатолий Федорович Рыбочкин, д-р техн. наук, профессор, кафедра космического приборостроения, ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», г. Курск,
e-mail: sfilist@gmail.com

Список литературы

1. Томакова Р.А., Томаков М.В., Дураков И.В. и др. Метод классификации рентгенограмм на основе использования глобальной информации об их структуре // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 9. С. 45-51.
2. Дюдин М.В., Кудрявцев П.С., Подмастерьев К.В. и др. Математические модели для интеллектуальных систем клас- сификации рентгенограмм грудной клетки // Известия Юго- Западного государственного университета. Серия «Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение». 2016. № 2 (19). С. 94-107.
3. Филист С.А., Шаталова О.В., Ефремов М.А. Гибридная нейронная сеть с макрослоями для медицинских приложений // Нейрокомпьютеры. Разработка и применение. 2014. № 6. С. 35-39.
4. Кудрявцев П.С., Кузьмин А.А. Развитие методологии бустинга для классификации рентгенограмм грудной клетки // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 9. С. 10-15.
5. Томакова Р.А., Филист С.А., Яа Зар До Универсальные сетевые модели для задач классификации биомедицинских данных // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 4 (43). С. 44-50.
6. Дюдин М.В., Филист С.А., Кудрявцев П.С. Способ выделения и классификации контуров легких на изображениях флюорограмм грудной клетки // Наукоемкие технологии. 2014. № 12. Т. 15. С. 25-30.
7. Филист С.А., Емельянов С.Г., Рыбочкин А.Ф. Нейросетевой решающий модуль для исследования живых систем // Известия Курского государственного технического университета. 2008. № 2 (23). С. 77-82.
8. Захаров А.В., Кольцов П.П., Кравченко Н.В., Куцаев А.С., Осипов А.С. Некоторые методы сравнительного исследования детекторов границ // Труды НИИСИ РАН. 2012. Т. 2. № 1. С. 4-13.
9. Мурашов Д.М. Метод автоматизированной сегментации изображений цитологических препаратов на основе модели активного контура // Труды МФТИ. 2009. Т. 1. № 1. C. 80-89.