Реєстраційний номер
0218U005000,
0115U000393
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Розробка нейроподібних методів паралельно-ієрархічного оброблення складних текстурних біомедичних зображень
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Тимченко Леонід Іванович,
Дата реєстрації
29-01-2018
Організація виконавець
Державний університет інфраструктури та технологій
Опис етапу
Об'єкт дослідження - процес цифрового аналізу складних текстурних біомедичних зображень в комп'ютерних системах на основі нейроподібних методів паралельно-ієрархічного їх оброблення. Процес діагностики із використанням томографічних та термографічних зображень головного мозку, томограм макулярної області сітківки ока на основі використання сучасних методів аналізу біомедичної інформації шляхом застосування розробленої системи. Предмет дослідження - геометричні розміри та інформаційні ознаки біомедичних об'єктів. Похибки цифрової обробки складних текстурних біомедичних зображень об'єктів різної природи. Методи дослідження базуються на розробленій теорії паралельно-ієрархічного оброблення зображень, теорії цифрової обробки та аналізу зображень, на окремих розділах прикладної математики та математичної статистики. В процесі дослідження були використані теорія алгоритмів для побудови алгоритму оброблення біомедичних зображень макулярної області сітківки ока та алгоритму аналізу структурних змін патологій очного дна, на основі нечітких множин; нечіткі множини для оцінювання інформаційних ознак біомедичних об'єктів; методи фільтрації зображень для усунення шумів різної природи та покращення їх якості; методи клінічних та медичних досліджень для перевірки роботи та достовірності розробленої системи. Очікуванні результати - розробка нейроподібних принципів і підходів для розпізнавання біомедичних зображень на основі теорії паралельно - ієрархічного перетворення. Розробка інформаційних технологій для прогнозування стану показників окремих захворювань. Розробка методів аналізу біомедичних зображень. Отримали подальший розвиток математичні моделі для аналізу біомедичних зображень на основі просторово-зв'язного препарування в частині виділення характерних ознак зображень, його фрагментація (скорочення розмірності) з урахуванням інваріантності до повороту зображень, що дозволяє зменшити апаратні витрати при одночасному підвищенні завадостійкості розпізнавання біомедичних образів. Удосконалено метод автоматичного вибору оптимального порогу градієнтного фільтра, що підвищує достовірність прогнозування швидкості змін досліджуваних показників біомедичних зображень в умовах динамічних збурюючих факторів.
Опис продукції
Вперше отримано метод автоматичної сегментації томографічних зображень, на основі аналізу їх гістограм зв'язностей експериментально досліджувані різні патології головного мозку з підвищеною і зниженою щільністю тканин. У 98% випадків була вірно проведена автоматична сегментація. На основі теорії паралельно-ієрархічного перетворення запропонований метод для прогнозування характеристик динамічних зображень, який є більш ефективнішим ніж відомі методі, які засновані на застосуванні відомих штучних нейронних мереж. Для підвищення ефективності діагностичного процесу та моніторингу виявленої патології головного мозку удосконалено паралельно-ієрархічне перетворення термозображень, томографічних зображень та їх суміщених зображень із наступним кореляційним аналізом.
Автори роботи
Боклаг Л.П.
Герцій О.А.
Кокряцька Н.І.
Маліщук В.В.
Павлов С.В.
Степанюк Д.С,
Тимченко Л.І.
Шишковський С.О.
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-02
