Search academic texts

Information × Registration Number 0415U006868, Candidate dissertation Status к.т.н. Date 10-12-2015 popup.evolution o Title Method and System for Determining the Fundus Vascular Lesions in Diabetes Author Martyanova Tetyana Andriivna, popup.head Kozhemyako Vladimir Prokopovich popup.opponent Ткачук Роман Андрійович popup.opponent Сторчун Євген Володимирович Description Об'єктом дослідження є процес розпізнавання патологій очного дна при цукровому діабеті комп'ютерною системою. Метою роботи є підвищення достовірності аналізу біомедичних даних шляхом створення методу діагностики на основі кількісної оцінки геометричної форми об'єктів і системи діагностування патологій очного дна при цукровому діабеті. Методи дослідження: методи цифрового оброблення сигналів та зображень для їх попереднього оброблення, теорія комп'ютерних систем та мереж при моделюванні процесів кластеризації та розпізнавання зображень, методи програмування на мовах високого та низького рівнів при програмуванні графічних адаптерів GPU, морфологічної сегментації при розробці математичних моделей, математичного та комп'ютерного моделювання для проведення експериментальних досліджень. Теоретичні результати: удосконалено метод обробки біомедичних зображень на основі спектра просторової зв'язності за рахунок використання математичного апарату морфологічної сегментації та введення псевдокута кольоровості, що дозволило знизити чутливість до деформацій, які внесені формуванням зображення та його шумами. Вперше розроблено математичну модель обчислення зони патології із застосуванням вибору оптимальних геометричних фігур для оконтуреного об'єкту. За рахунок введення нормованого критерію, який визначений експериментальним шляхом і повинен бути рівний або більшим за значення 0,85, обрано алгоритм оптимізації геометричних фігур, що визначають площу зони патології. Отримав подальший розвиток метод оптимальної кластеризації патологій очного дна за рахунок використання нормування, яке дає нетиповість за сукупністю всіх чинників з рівною вагою, що дозволило визначити експериментально кількість кластерів 8, а параметр зупинки процесу кластеризації 0,5. Отримала подальший розвиток система кластеризації зображень очного дна, яка використовує фазову кореляцію зображень, що дозволила більш достовірно розпізнавати зображення очного дна, а саме на 23,8 %. Практичні результати полягають у: розробці алгоритмічного і програмно-апаратного забезпечення для розпізнавання біомедичних зображень патологій очного дна, яке побудовано на основі спектра просторової зв'язності очного дна з використанням математичного апарату морфологічної сегментації та введенням псевдокута кольоровості, що дозволяє ефективно розпізнавати і кластеризувати зображення. За результатами теоретичних та практичних досліджень сформовано методику проведення експериментальних досліджень патологій очного дна. На базі розробленої методики проведення експериментальних досліджень обрано апаратну архітектуру для розробленої системи розпізнавання. Ступінь впровадження - результати дисертаційної роботи впроваджено у Вінницькій обласній державній адміністрації та у Вінницькій обласній дитячій клінічній лікарні. Сфера (галузь) використання - медицина. Registration Date 2015-12-10 popup.nrat_date 2020-04-03 Close