На даний час при постановці діагнозу в сфері охорони здоров'я широко застосовуються цифрові системи (ЦС) медичної діагностики, які обробляють медичні зображення. Призначенням таких систем є допомога лікарю під час встановлення діагнозу, або при моніторингу змін стану пацієнта під час лікування. Дерматологія є однією з областей медицини, де кількість звернень до лікаря є високою. При цьому задачі встановлення діагнозу та моніторингу змін стану пацієнта під час лікування є трудомісткими та суб'єктивним і залежить від знань і досвіду лікаря-дерматолога. Однак, на сьогоднішній день, ЦС діагностики дерматологічних захворювань (ДЗ), є не в кожному населеному пункті, вони мають надмірну вартість і є стаціонарними системами. З розвитком інформаційних мобільних технологій з'явилася можливість розробки мобільних систем обробки зображень ДЗ, які надають можливість: отримати, проаналізувати, виконати порівняння зображень до та після лікування в будь який час, в будь якому місті. Однією з базових процедур у системах обробки зображень є сегментація, метою якої є зниження об'єму оброблюваних даних. Методи сегментації можна поділити на методи на основі виділення меж і методи на основі виділення областей. Зображення ДЗ складаються з областей, які відрізняються за текстурою, тобто розглядається задача сегментації, як задача виділення областей, які є однорідними за текстурою. Результат обробки зображень залежить від якості сегментації. Для підвищення якості сегментації розроблено детекторний метод сегментації квазіперіодичних текстур (КПТ) для обробки зображень ДЗ, які містять КПТ на складному фоні в умовах завад. Даний метод розроблено на основі методології текстурної сегментації з використанням детектування, етапами якої є - локалізація просторових частот, детектування, контурна сегментація. Для локалізації просторових частот застосовано вейвлет-функції, поліпшені шляхом перетворення ступеневої функції, що підвищує точність визначення меж КПТ, що містяться на зображеннях ДЗ. На етапі детектування застосовано гребінчасті фільтри, які є вейвлетами з періодичною або квазіперіодичною передаточною функцією, які застосовуються до кожного рядка зображення. Як контурний препарат застосовано метод Канни. Детекторні методи сегментації орієнтовані на модель зображення, тому запропоновано математичну модель медичних зображень ДЗ, які містять КПТ на складному тлі в умовах завад, як модель текстурного зображення з амплітудно-модульованими коливаннями значень інтенсивності з випадковою зміною амплітуди та частоти коливання. Розроблений метод застосовано до тестових медичних зображень хвороби псоріаз, які є доступними в мережі Internet. Проведено оцінку точності сегментації медичних зображень хвороби псоріаз, які містять КПТ запропонованим методом і методом із використанням фільтрів Габора. Показано, що запропонований метод характеризується високою швидкодією та якістю сегментації, тобто може бути застосовано при розробці систем експрес-діагностики для моніторингу змін стану пацієнта під час лікування та визначення такого параметру, як площа шкіри ураженої хворобою.

  Повний текст PDF - 476.09 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"