Registration Number
0823U101700, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
14-02-2024
popup.evolution
o
Title
Support system for making diagnostic decisions in the analysis of digital medical images.
Author
Khaled Shehna,
popup.head Anatoly Povoroznyuk
popup.opponent Oleg Avrunin
popup.opponent Serhii Pavlov
popup.review Serhii Leonov
popup.review Andrii Podorozhnyak
popup.rada
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"
Description
Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі підвищення ефективності виявлення анатомічних та патологічнихих структур на слабоконтрастних напівтонових зображеннях молочнї залози шляхом розробки формалізованої моделі процесу мамографічного обстеження, математичних методів реалізації її окремих етапів та розробка системи підтримки прийняття рішень за допомогою сучасних інформаційних технологій.
Метою дисертаційної роботи є удосконалення методів аналізу напівтонових біомедичних зображень в мамографічних системах підтримки прийняття рішень.
Об'єктом дослідження є процес аналізу анатомічних та патологічних структур на цифрових мамограмах.
Предметом дослідження виступають методи виділення та класифікації анатомічних та патологічних структур на цифрових мамограмах.
За результатами дослідження отримано такі наукові результати:
– удосконалено загальну модель процесу маммографічного обстеження, яка включає функціональну, структурну, інформаційну та математичні моделі шляхом формалізації етапів: введення діагностичних даних та попередня обробка мамограм з урахуванням особливостей їхнього відображення на слабоконтрастних напівтонових зображеннях молочної залози; фрактальна обробка цифрових мамограм з метою формування системи діагностичних ознак; розробка діагностичного вирішального правила формування комп’ютерного діагнозу; вироблення рішення щодо проведення діагностико-лікувального процесу, що дозволило застосувати формальні методи реалізації відмічених етапів;
– набув подальший розвиток метод виділення та класифікації анатомічних та патологічних структур на цифрових маммограмах, включаючи внутрішньопротокові утворення та мікрокальцинати шляхом розрахунку їх фрактальної розмірності, що дозволило сформувати вектор діагностичних ознак для постановки комп’ютерного діагнозу;
– вперше розроблено комбіноване діагностичне вирішальне правило на основі модифікації методу порівняння з еталоном шляхом внесення експертної інформації щодо структури симптомокомплексів при обчисленні координат прототипів класів, яке дозволяє врахувати як об’єктивну ймовірністну складову, так і суб’єктивну складову процесу постановки діагнозу, яка є формалізацією експертної оцінки структури симптомокомплексу вказаного захворювання. Запропоновано варіанти спільного використання його складових (колектив вирішальних правил, зважування та підсумовування оцінок).
Практичне значення отриманих результатів для галузі інформаційних технологій полягає в тому, що розроблені в дисертаційній роботі методи фрактальної обробки цифрових мамограм слугують науково-методичною основою для розробки відповідного інформаційного, алгоритмічного та програмного забезпечення. Розроблена комп’ютерна система, яка забезпечує підтримку прийняття рішення при класифікації цифрових мамограм на предмет наявності/відсутності патологічних структур з метою подальшої діагностики.
Результати дисертаційної роботи впроваджені у навчальний процес НТУ “ХПІ” на кафедрі “Комп’ютерна інженерія та програмування” при вивченні дисциплін «Обробка сигналів та зображень», «Проектування комп'ютерних діагностичних систем», «Основи наукових досліджень» та в дипломному і курсовому проектуванні.
Registration Date
2023-12-08
popup.nrat_date
2023-12-08 / 2026-07-01
