Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0419U005328, Кандидатська дисертація На здобуття к.т.н. Дата захисту 05-12-2019 Статус Запланована Назва роботи Система автоматизованої синдромальної діагностики за відеолапароскопічними зображеннями Здобувач Ляшенко Артем Володимирович, Керівник Баязітов Микола Рашитович Опонент Поворознюк Анатолій Іванович Опонент Романюк Олександр Никифорович Опис Об'єктом дослідження є процес діагностики і прийняття рішення хірургом-лапароскопістом при проведенні лапароскопічної діагностики. Метою дослідження є підвищення ефективності діагностики при лапароскопічному дослідженні органів черевної порожнини і малої миски у жінок шляхом розроблення моделей, методів і системи автоматизованої синдромальної діагностики за характеристиками відеолапароскопічних зображень. Методи дослідження: для оброблення даних застосовували методи дискретного оброблення інформації, методи математичної статистики, визначення інформативності показників, методи комп'ютерного зору; для розроблення вирішальних правил - алгоритми ідентифікації патологічних станів за текстурними, контурними, кольоровими характеристиками; для навчання класифікаторів – метод опорних векторів і каскадний метод; для розроблення системи і технології – методи системного аналізу та об'єктно-орієнтованого проектування; для розроблення програмного забезпечення – середовище MS Visual Studio Express і мову програмування С#; для розроблення системи ідентифікації та класифікації – бібліотеку OpenCV; систему управління базами даних (СУБД) і середовище Microsoft SQL SERVER 2008 R2. Теоретичні результати: вперше розроблено математичну модель виявлення патологічних синдромів при лапароскопічній діагностиці, яка представлена логічною послідовністю етапів: визначення на відеопослідовності потенційних об’єктів захворювання; розпізнавання та ідентифікації патологічних об’єктів; класифікації їх приналежності до відповідного класу; оброблення та формування діагнозу із застосуванням критеріїв яскравості, кольору, текстури, контуру, що дозволило ідентифікувати на основі достовірних структур класів, окремі патологічні синдроми; удосконалено метод калібрування лапароскопічного обладнання для виявлення патологічних змін на ЛЗ шляхом введення процедури препроцесингу та урахування його оптичних характеристик, що дозволило знизити вплив шуму на якість зображення, підвищити його контраст і насиченість елементів та забезпечити, тим самим, високу якість сегментації відео зображень; удосконалено структуру процесу аналізу лапароскопічних зображень шляхом введення процедури моніторингу появи синдромальної ділянки на кадровій відеопослідовності в полі зору об’єктиву лапароскопічної камери забезпечує виявлення і детекцію патологічних змін в режимі реального часу; отримав подальшого розвитку метод автоматизованої діагностики захворювань за результатами аналізу лапароскопічних відеозображень шляхом введення етапу ідентифікації комплексу дескрипторів, характерних для певних патологічних синдромів і розроблення діагностичного алгоритму, які забезпечують підвищення ефективності роботи системи автоматизованої синдромальної діагностики шляхом сегментації зображень за кольором і текстурою з загальною організацією обчислень у вигляді класифікатору. Практичні результати полягають у розробленні системи автоматизованої синдромальної діагностики захворювань органів черевної порожнини і малої миски, яка дозволяє проводити автоматизовану діагностику досліджуваних органів і виявляти синдромальну патологію на ранніх стадіях захворювання з точністю до 90% від всіх діагностованих випадків, удосконаленні алгоритму локальних бінарних шаблонів для визначення текстурних особливостей зображення шляхом порівняння шаблонних ЛЗ з досліджуваними та подальшим обчисленням вектора відмінності і застосуванням локального дескриптора. Ступінь впровадження - результати дисертаційної роботи впроваджено у в практичну діяльність Одеського обласного центру телемедицини на базі Одеської обласної клінічної лікарні і навчальний процес кафедри біомедичної інженерії Вінницького національного технічного університету при викладання відповідних дисциплін. Сфера (галузь) використання - медицина. Дата реєстрації 2019-12-05 Додано в НРАТ 2020-04-03 Закрити