Алгоритмизация процесса распознавания состояний физиологических объектов на основе специальных рентгеновских изображений
Автор: Васильченко Владислав Алексеевич, Бурковский Виктор Леонидович, Данилов Александр Дмитриевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.43, 2019 года.
Бесплатный доступ
В статье рассмотрены результаты разработки модуля экспертной системы диагностики заболеваний, основанной на методе нейросетевого анализа. Установлено, что максимальной эффективностью по обработке снимков аппаратов магнитно-резонансной томографии обладают свёрточные нейронные сети. При этом сформирован алгоритм по выбору оптимальной структуры нейронной сети в формате поставленной задачи. Итогом проделанной работы стала сформированная свёрточная нейронная сеть, способная с высокой долей вероятности обнаруживать очаги патологических изменений тканей на снимках магнитно-резонансного томографа. Апробация метода осуществлялась на отдельно взятом органе человека - лёгких. Система в тестовом режиме внедрена в одну из крупнейших клиник города.
Магнитно-резонансная томография, диагностика, бинаризация, классификация, свёрточная нейронная сеть
Короткий адрес: https://sciup.org/140243292
IDR: 140243292 | DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-2-296-303
Список литературы Алгоритмизация процесса распознавания состояний физиологических объектов на основе специальных рентгеновских изображений
- Магнитно-резонансная томография . -2018. -URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Магнитно-резонансная_томография (дата обращения: 27.12.2018).
- Васильченко, В.А. Анализ и выбор структуры объектно-реляционной СУБД медицинской информационной системы/В.А. Васильченко, В.Л. Бурковский//Вестник Воронежского государственного технического университета. -2015. -Т. 3, № 3. -С. 57-59.
- Васильченко, В.А. Структура экспертной системы оперативной диагностики и лечения заболеваний легких/В.А. Васильченко, В.Л. Бурковский//Вестник Воронежского государственного технического университета. -2016. -Т. 12, № 1. -С. 28-31.
- Максимова, Е.И. Алгоритм обнаружения образований в легких человека на снимках компьютерного томографа с использованием искусственной нейронной сети/Е.И. Максимова, П.А. Хаустов//Фундаментальные исследования. -2016. -№ 4, часть 2. -С. 290-294.
- EmguCV. -2017. -URL: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page (дата обращения: 27.12.2018).
- Canny, J. A computational approach to edge detection/J. Canny//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -1986. -Vol. 6. -P. 679-698.
- Круглов, В.И. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети/В.И. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. -М.: Физматлит, 2002. -312 c.
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений/Р. Гонсалес, Р. Вудс. -М.: Техносфера, 2005. -1007 с.
- Criffith, A.K. Edge detection in simple scenes using a priori information/A.K. Criffith//IEEE Transactions on Computers. -1971. -Vol. 5. -P. 551-561.
- Как выбирать алгоритмы для машинного обучения Microsoft Azure. -2018. -URL: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/mt745082.aspx (дата обращения: 27.12.2018).
- ALGLIB. -2018. -URL: https://www.alglib.net (дата обращения: 27.12.2018).
- Спринджук, М.В. Компьютер-ассистированная диагностика узловых образований в легких (обзор литературы) /М.В. Спринджук, В.А. Ковалев, Э.В. Снежко, А.А. Дмитрук, А.Л. Богуш, С.А. Хоружик//Поволжский онкологический вестник. -2010. -URL: oncovestnik.ru/index.php/diagnostika/item/864-kompyuter-assistirovannaya-diagnostika-uzlovykh-obrazovanij-v-legkikh-obzor-literatury (дата обращения: 27.12.2018).
- Мистюков, Б.В. Нейросетевое моделирование динамики нелинейных систем/Б.В. Мистюков, В.Л. Бурковский//Вестник Воронежского государственного технического университета. -2012. -Т. 3, № 12-1. -С. 51-56.
- Гончарова, Ю.М. Нейросетевое моделирование острого пиелонифрита в эксперименте/Ю.М. Гончарова, А.Е. Пьяников, В.Л. Бурковский//Вестник Воронежского государственного технического университета, 2012. -Т. 8, № 7-1. -С. 54-57.
- Спирячин, А.А. Анализ эффективности использования метода нечеткой классификации и генетических алгоритмов в интеллекутальной системе поддержки принятия врачебных решений/А.А. Спирячин, В.Л. Бурковский, А.П. Воропаев//Вестник Воронежского государственного технического университета. -2015. -Т. 11, № 2. -С. 45-48.
