Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза

Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза

Автор: Ильясова Наталья Юрьевна, Широканев Александр Сергеевич, Куприянов Александр Викторович, Парингер Рустам Александрович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Численные методы и анализ данных

Статья в выпуске: 2 т.43, 2019 года.

Бесплатный доступ

В работе предложена технология отбора эффективных признаков для локализации индивидуальных особенностей анатомических и патологических структур на глазном дне человека. Она позволила провести интеллектуальный анализ признаков с использованием цветовых подпространств для решения задачи выделения областей интереса. Данная задача является актуальной для повышения эффективности проведения операции лазерной коагуляции. В основу технологии положен текстурный анализ определённых паттернов изображений. Исходные текстурные признаки производятся из разных статистических дескрипторов изображений, вычисленных с использованием библиотеки MaZda (гистограмма изображения, градиент изображения, матрицы длины серий и смежности). Анализ информативности пространства признаков и выбор наиболее эффективных осуществляется с использованием дискриминантного анализа данных. Определены наилучшие значения размеров окна фрагментации изображений для проведения кластеризации глазного дна и наборы признаков, обеспечивающих необходимую точность идентификации областей интереса при анализе следующих 4 классов изображений: экссудаты, толстые сосуды, тонкие сосуды и здоровые участки...

Еще

Лазерная коагуляция, глазное дно, изображения глазного дна, текстурные признаки, интеллектуальный анализ данных, отбор признаков

Короткий адрес: https://sciup.org/140243293

IDR: 140243293   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-2-304-315

Список литературы Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза

  • Дедов, И.И. Государственный регистр сахарного диабета в Российской Федерации: статус 2014 г. и перспективы развития/И.И. Дедов, М.В. Шестакова, О.К. Викулова//Сахарный диабет. -2015. -Т. 18, № 3. -С. 5-23.
  • Дедов, И.И. Распространенность сахарного диабета 2 типа у взрослого населения России (исследование NATION)/И.И. Дедов, М.В. Шестакова, Г.Р. Галстян//Сахарный диабет. -2016. -Т. 19, № 2. -С. 104-112.
  • Zhang, X. Prevalence of diabetic retinopathy in the United States, 2005-2008/X. Zhang, J.B. Saaddine, C.F. Chou, M.F. Cotch, Y.J. Cheng, L.S. Geiss, E.W. Gregg, A.L. Albright, B.E. Klein, R. Klein//Journal of the American Medical Association. -2010. -Vol. 304. -P. 649-656.
  • Wong, T.Y. Relation between fasting glucose and retinopathy for diagnosis of diabetes: three population-based cross-sectional studies/T.Y. Wong, G. Liew, R.J. Tapp, M.I. Schmidt, J.J. Wang, P. Mitchell, R. Klein, B.E. Klein, P. Zimmet, J. Shaw//Lancet. -2008. -Vol. 371, Issue 9614. -P. 736-743.
  • Sakata, K. Relationship of macular microcirculation and retinal thick-ness with visual acuity in diabetic macular edema/K. Sakata, H. Funatsu, S. Harino, H. Noma, S. Hori//Ophthalmology. -2007. -Vol. 114, Issue 11. -P. 2061-2069.
  • Doga, A.V. Modern diagnostic and treatment aspects of diabetic macular edema/A.V. Doga, G.F. Kachalina, E.K. Pedanova, D.A. Buryakov//Ophthalmology, Diabetes. -2014. -No. 4. -P. 51-59.
  • Astakhov, Y.S. Modern approaches to the treatment of a diabetic macular edema/Y.S. Astakhov, F.E. Shadrichev, M.I. Krasavina, N.N. Grigoryeva//Ophthalmologic Sheets. -2009. -No. 4. -P. 59-69.
  • Замыцкий, Е.А. Анализ интенсивности коагулятов при лазерном лечении диабетического макулярного отека на роботизированной лазерной установке NAVILAS/Е.А. Замыцкий, А.В. Золотарев, Е.В. Карлова, П.А. Замыцкий//Саратовский научно-медицинский журнал. -2017. -Т. 13, № 2. -С. 375-378.
  • Крылова, И.А. Лазерное лечение диабетического макулярного отёка/И.А. Крылова, А.П. Гойдин, О.Л. Фабрикантов//Современные технологии в офтальмологии. -2017. -№ 1. -С. 147-149.
  • Чупров, А.Д. Микроимпульсное лазерное воздействие в лечении диабетического макулярного отека/А.Д. Чупров, Д.А. Илюхин//Современные технологии в офтальмологии. -2017. -№ 1. -С. 327-329.
  • Kernt, M. Navigated focal retinal laser therapy using the NAVILAS system for diabetic macula edema/M. Kernt, R. Cheuteu, R.G. Liegl, F. Seidensticker, S. Cserhati, C. Hirneiss, C. Haritoglou, A. Kampik, M. Ulbig, A.S. Neubauer//Ophthalmology. -2012. -Vol. 109, Issue 7. -P. 692-700.
  • Park, H.Y. Early diabetic changes in the nerve fibre layer at the macula detected by spectral domain optical coherence tomography/H.Y. Park, I.T. Kim, C.K. Park//The British Journal of Ophthalmology. -2011. -Vol. 95, Issue 9. -P. 1223-1228.
  • Thomas, R.L. Incidence of diabetic retinopathy in people with type 2 diabetes mellitus attending the diabetic retinopathy screening service for wales: retrospective analysis/R.L. Thomas, F. Dunstan, S.D. Luzio, S.R. Chowdury, S.L. Hale, R.V. North, R.L. Gibbins, D.R. Owens//British Medical Journal. -2012. -Vol. 344. -e874.
  • Litjens, G. A survey on deep learning in Medical Image Analysis/G. Litjens, T. Kooi, B.E. Bejinordi, A.A.S. Adiyoso, F. Ciompi, M. Ghafoorian, A.W.M. Jeroen van der Laak, B. Ginneken, C.I. Sánchez//Medical Image Analysis. -2017. -Vol. 42. -P. 60-88.
  • Deák, G.G. A systematic correlation between morphology and functional alterations in diabetic macular edema/G.G. Deák, M. Bolz, M. Ritter, S. Prager, T. Benesch, U. Schmidt-Erfurth//Investigative Ophthalmology and Visual Science. -2010. -Vol. 51, Issue 12. -P. 6710-6714.
  • Ilyasova, N.Yu. Regions of interest in a fundus image selection technique using the discriminative analysis methods/N.Yu. Ilyasova, R.A. Paringer, A.V. Kupriyanov. -In: Computer vision and graphics. ICCVG 2016/ed. by L.J. Chmielewski, A. Datta, R. Kozera, K. Wojciechowski. -Cham: Springer, 2016. -P. 408-417. -
  • DOI: 10.1007/978-3-319-46418-3_36
  • Daginawala, N. Using texture analyses of contrast enhanced CT to assess hepatic fibrosis/N. Daginawala, B. Li, K. Buch, H. Yu, B. Tischler, M.M. Qureshi, J.A. Soto, S. Anderson//European Journal of Radiology. -2016. -Vol. 85, Issue 3. -P. 511-517.
  • Gentillon, H. Parameter set for computer-assisted texture analysis of fetal brain/H. Gentillon, L. Stefańczyk, M. Strzelecki, M. Respondek-Liberska//BMC Research Notes. -2016. -No. 9. -P. 496.
  • Acharya, U.R. An integrated index for the identification of diabetic retinopathy stages using texture parameters/U.R. Acharya, E.Y. Ng, J.H. Tan, S.V. Sree, K.H. Ng//Journal of Medical Systems. -2012. -Vol. 36, Issue 3. -P. 2011-2020.
  • Texture analysis for magnetic resonance imaging/ed. by M. Hajek, M. Dezortova, A. Materka, R. Lerski//Prague: Med4publishing, 2006. -234 p.
  • Strzelecki, M. A software tool for automatic classification and segmentation of 2D/3D medical images/M. Strzelecki, P. Szczypinski, A. Materka, A. Klepaczko//Nuclear Instruments and Methods In Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. -2013. -Vol. 702. -P. 137-140.
  • Szczypiński, M. MaZda -A software package for image texture analysis/M. Szczypiński, M. Strzelecki, A. Materka, A. Klepaczko//Computer Methods and Programs in Biomedicine. -2009. -Vol. 94, Issue 1. -P. 66-76.
  • Ilyasova, N.Yu. The discriminant analysis application to refine the diagnostic features of blood vessels images/N.Yu. Ilyasova, A.V. Kupriyanov, R.A. Paringer//Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). -2015. -Vol. 24, Issue 4. -P. 309-313. -
  • DOI: 10.3103/S1060992X15040037
  • Введение в статистическую теорию распознавания образов/К. Фукунага. -М.: Наука, 1979. -270 с.
  • Ким, Дж.-О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка . -М.: Финансы и статистика, 1989. -215 с.
  • Ilyasova, N.Yu. A modified technique for smart textural feature selection to extract retinal regions of interest using image pre-processing/N.Yu. Ilyasova, A.S. Shirokanev, R.A. Paringer, A.V. Kupriyanov, A.V. Zolotarev//Journal of Physics: Conference Series. -2018. -Vol. 1096. -012095. -
  • DOI: 10.1088/1742-6596/1096/1/012095
  • Ilyasova, N.Yu. Big data application for smart features formation in medical diagnostic tasks/N.Yu. Ilyasova, A.V. Kupriyanov, R.A. Paringer, D.V. Kirsh, A.S. Shirokanev, V.A. Soifer//Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence. -2018. -P. 597-601.
  • Широканев, А.С. Технология интеллектуального отбора признаков для сегментации изображений глазного дна/А.С. Широканев, Н.Ю. Ильясова, Р.А. Парингер//Сборник трудов ИТНТ-2018 IV международная конференция и молодежная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018). -2018. -С. 2463-2473.
  • Широканев, А.С. Исследование алгоритмов расстановки коагулятов на изображение глазного дна/А.С. Широканев, Д.В. Кирш, Н.Ю. Ильясова, А.В. Куприянов//Компьютерная оптика. -2018. -Т. 42, № 4. -С. 712-721. -
  • DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-712-721
  • Ilyasova, N. Coagulate map formation algorithms for laser eye treatment/N. Ilyasova, D. Kirsh, R. Paringer, A. Kupriyanov, A. Shirokanev, E. Zamycky//3rd International Conference on Frontiers of Signal Processing (ICFSP 2017). -2017. -P. 120-124. -
  • DOI: 10.1109/ICFSP.2017.8097154
  • Пат. 2385494 С1 Российская Федерация G 06 T 7/40. Способ распознавания изображения текстуры клеток/Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Чистов К.С., Хоркин В.А.; заявитель и правообладатель Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский инженерно-физический институт (государственный университет); № 2008141633/28, заявл. 22.10.2008, опубл. 27.03.2010, Бюл. № 9. -15 с.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp