Актуальность темы диссертации
Объекты на медицинских изображениях обладают большой сложностью и многофакторностью, что обусловливает высокие требования к надёжности, точности и достоверности результатов исследований. Использование вычислительной техники и математических методов в этой отрасли позволяет не только ускорить процесс обработки материала, но и повысить точность результатов исследования.
Развитие электроники и вредность условий работы стимулировали повышенное внимание к цифровому анализу рентгеновских, ультразвуковых изображений и изображений ядерно-магнитного резонанса, главным достижением которого можно считать появление компьютерного томографа. Однако сложности в получении качественных изображений гистологических объектов значительно тормозят развитие этой отрасли.
Автоматизация анализа гистологических структур ускоряет диагностику заболевания, позволяет расширить границы научных поисков в медицине. Автоматическое измерение параметров гистологических объектов даёт возможность уточнить лечение и управление терапевтическими процессами. Так, наиболее перспективным методом ранней диагностики опухолевых заболеваний в настоящее время является автоматизация цитофотометрического анализа специально приготовленных и окрашенных гистологических препаратов и разделение их по принципу норма – патология.
Одной из главных частей автоматизации измерения оптических и геометрических параметров является выделение объектов на гистологических препаратах. Эта задача решается с помощью методов и средств цифрового анализа изображений.
Основной причиной отсутствия автоматизации в гистологии является высокая вариабельность и слабая контрастность большинства гистологических структур.
Однако быстрое развитие цифровой и аналоговой техники в последнее время открывает новые возможности перед разработчиками. Например, увеличение быстродействия вычислительной техники позволяет использовать сложные, критичные ко времени алгоритмы, а благодаря появлению цветных телевизионных датчиков высокого разрешения можно получать и обрабатывать цветные изображения. Именно новые технические возможности позволяют значительно расширить круг исследований, открывают новые пути решения задач, касающихся анализа изображений. Данная работа посвящена одной из таких задач – сегментации объектов на изображениях гистологических препаратов.
Связь работы с крупными научными программами, темами
Диссертационная работа выполнена в лаборатории обработки и распознавания изображений Института технической кибернетики НАН Беларуси в сотрудничестве с лабораторией методов морфологических исследований МГМИ в рамках тем: Интеллект 17 “Создание теоретических основ разработки, применения и распознавания изображений с использованием искусственного интеллекта” – постановление президиума НАН Беларуси № 88 от 23.11.95; “Разработать рабочий проект АРМ клинического морфолога и сдать в опытную эксплуатацию в МГМИ” в соответствии с “Программой информатизации Республики Беларусь на 1991-1995 годы и на период до 2000 года”, утвержденной Постановлением Совета Министров Республики Беларусь N 444 от 27.11.92; “Разработать платформонезависимые инструментальные средства обеспечения удалённого сбора, хранения и визуализации биомедицинской информации в НИКС” в соответствии с Постановлением Совета Министров Республики Беларусь от 22 октября 1998 г. №1609 “О развитии в республике работ по созданию единой научно-информационной компьютерной сети”.
Цель и задачи исследования
Цель работы – разработать алгоритмы сегментации для определения гистологических объектов на слабоконтрастных цветных и полутоновых изображениях для решения задач диагностики заболеваний, лечения и управления терапевтическими процедурами.
Для достижения поставленной цели потребовалось:
- классифицировать изображения гистологических объектов по геометрическим, топологическим, оптическим характеристикам;
- разработать алгоритмы сегментации волокон и сосудов;
- разработать алгоритмы сегментации клеток;
- разработать методы сегментации цветных изображений гистологических объектов;
- программно реализовать алгоритмы сегментации гистологических объектов и проверить их на конкретных примерах.
Объект и предмет исследования
Исследования выполнены в области сегментации изображений. Предметом исследования являются гистологические объекты на цветных и полутоновых изображениях препаратов оптической микроскопии.
Гипотеза
Все изображения гистологических объектов можно классифицировать по их геометрическим и оптическим свойствам и свойствам их окружения, а для каждого класса объектов можно определить алгоритм сегментации, позволяющий получить результат, удовлетворяющий исследователей гистологических препаратов.
Методология и методы проведённого исследования
В качестве теоретических методов исследования использовались методы цифровой обработки сигналов и изображений, математического анализа и математического моделирования. Для программной реализации разработанных алгоритмов использовались методы создания программных систем, методы оптимизации программных комплексов, программирование на языках высокого уровня.
Научная новизна полученных результатов
Разработана классификация гистологических объекто
Наверняка у вас есть товары или услуги, продажа которых приносит вам максимальную прибыль. Для быстрого старта в сети вам необходимо создание посадочной страницы (одностраничного сайта), на которой будет размещена информация о маржинальных товарах/услугах интернет магазина. За 8 лет опыта разработки конверсионных страниц мы выработали оптимальную структуру, которая позволит привлекать через landing page больше продаж. На такую структуру «одевается» ваш контент — фирменный стиль, тексты, фотографии, уникальные торговые предложения, после чего страница выходит в свет. Разработка лендинга и запуск в сети — до 7 рабочих дней. Стоит отметить, что в разработку самой посадочной страницы входит и написание копирайтером продающих текстов для вашего бизнеса, чтобы каждый посетитель страницы захотел совершить покупку именно у вас. Результат: качественно разработаная продающая посадочная страница, которая готова приносить вам новых клиентов.