123 "Комп'ютерна інженерія"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/48900
Переглянути
Документ Система підтримки прийняття діагностичних рішень при аналізі цифрових медичних зображень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Шехна, ХаледДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія – Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут ”, Харків, 2023. Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі підвищення ефективності виявлення анатомічних та патологічних структур на слабо контрастних напівтонових зображеннях молочної залози шляхом розробки формалізованої моделі процесу мамографічного обстеження, математичних методів реалізації її окремих етапів та розробка системи підтримки прийняття рішень за допомогою сучасних інформаційних технологій. Метою дисертаційної роботи є удосконалення методів аналізу напівтонових біомедичних зображень в мамографічних системах підтримки прийняття рішень. Об'єктом дослідження є процес аналізу анатомічних та патологічних структур на цифрових мамограмах. Предметом дослідження виступають методи виділення та класифікації анатомічних та патологічних структур на цифрових мамограмах. У вступі акцентовано увагу та обґрунтовано актуальність теми, що досліджується, показано зв’язок роботи з науковими програмами, планами та темами, наведено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів.В першому розділі проаналізовано види досліджень молочних залоз та показана важливість мамографічних обстежень, які є найбільш безпечними і недорогими, та мають достатню інформативність, особливо на ранніх етапах діагностики патології молочної залози. Виконано аналіз методів цифрової обробки біомедичних зображень та розглянуті особливості побудови систем підтримки прийняття рішень в медицині біомедичних зображень. Показано, що існуючі методи цифрової обробки зображень мають обмежену сферу застосування при обробці мамограм, оскільки зазначені зображення малоконтрастні, містять значну шумову складову, а параметри діагностичних елементів – значну варіабельність. Крім того, такі елементи мамограм, як зовнішньопротокові утворення та мікрокальцинати мають регулярну (фрактальну) структуру. Обгрунтована актуальність обраної теми роботи та встановлена доцільність розробки спеціалізованих методів пошуку анатомічних і патологічних структур на цифрових мамограмах, а також класифікацію мамограм відповідно до типів виявлених патологій. Отримані висновки дали змогу сформулювати мету роботи та задачі дослідження. В другому розділі виконана формалізація етапів процесу проведення мамографічних досліджень лікарем-мамологом та виділені критичні елементи мамографічної СППР, які можуть призвести до вироблення некоректних рішень або відмови від прийняття рішення. Виконана формалізації етапів процесу проведення мамографічних досліджень та розроблена узагальнена модель процесу, яка включає функціональну, структурну, інформаційну та математичну модель, які в остаточному підсумку дозволяють підвищити достовірність та обґрунтованість лікарських рішень та мінімізувати ризики лікарських помилок. В третьому розділі розглянуто особливості процесу морфологічного аналізу цифрових мамограм. Відмічено, що мамограма відноситься до класу біомедичних зображень з локально зосередженими ознаками. Завданням морфологічного аналізу є виділення на фоні завад інформативних структурних елементів мамограм, параметри яких слугують для формування простору діагностичних ознак. Показано перспективність використання фрактального аналізу для дослідження та класифікації мамограм, зокрема, для діагностики раку молочної залози на ранніх стадіях розвитку. Розроблено метод морфологічного аналізу цифрових маммограм з урахуванням їхньої фрактальної розмірності. Наведено відповідні математичні вирази та пропонується алгоритм обчислення фрактальної розмірності напівтонових зображень мамограм, або їх виділених фрагментів – зон інтересу. В четвертому розділі виконано розробку комбінованого діагностичного вирішального правила. Відмічено два підходи при постановці діагнозу: – традиційна діагностика, де кожне захворювання характеризується деяким набором значень діагностичних ознак (симптомів), які формують симптомокомплекс захворювання, та є експертною оцінкою кожного захворювання (суб’єктивна складова); – задача класифікації, в якій моделлю об’єкта діагностики є "чорна шухляда", і шукається залежність між формалізованими станами об’єкта діагностики (множиною діагностичних станів в заданій предметній області) і вектором вхідних діагностичних ознак (об’єктивна складова). Вказана залежність визначається на етапі навчання при аналізі навчальної вибірки, елементами якої виступають пацієнти з підтвердженим діагнозом, а в подальшому на етапі класифікації вона використовується для постановки діагнозу нових пацієнтів при аналізі вектору вхідних ознак. Обґрунтовано застосування в якості об’єктивної складової метод порівняння з еталоном, та розглянуто механізми врахування експертних оцінок щодо структури симптомокомплексу при обчисленні координат еталонів класів. В п’ятому розділі розроблена структура СППР проведення мамографічних обстежень на основі розроблених раніше функціональної, інформаційної, структурної та математичної моделей. Сформовано вимоги, яким повинна задовольняти система та розглянуто функціональне призначення основних модулів системи. Тестова перевірка виконувались за допомогою інтерактивного середовища MatLab із вбудованою високорівневою мовою програмування. Виконано тестування розроблених в дисертації методів на реальних даних, яке підтвердило їх працездатність та ефективність. У висновках наведено основні результати наукової роботи щодо вирішення поставлених наукових задач дослідження. За результатами дослідження отримано такі наукові результати: – удосконалено загальну модель процесу маммографічного обстеження, яка включає функціональну, структурну, інформаційну та математичні моделі шляхом формалізації етапів: введення діагностичних даних та попередня обробка мамограм з урахуванням особливостей їхнього відображення на слабоконтрастних напівтонових зображеннях молочної залози; фрактальна обробка цифрових мамограм з метою формування системи діагностичних ознак; розробка діагностичного вирішального правила формування комп’ютерного діагнозу; вироблення рішення щодо проведення діагностико-лікувального процесу, що дозволило застосувати формальні методи реалізації відмічених етапів; – набув подальший розвиток метод виділення та класифікації анатомічних та патологічних структур на цифрових маммограмах, включаючи внутрішньопротокові утворення та мікрокальцинати шляхом розрахунку їх фрактальної розмірності, що дозволило сформувати вектор діагностичних ознак для постановки комп’ютерного діагнозу; – вперше розроблено комбіноване діагностичне вирішальне правило на основі модифікації методу порівняння з еталоном шляхом внесення експертної інформації щодо структури симптомокомплексів при обчисленні координат прототипів класів, яке дозволяє врахувати як об’єктивну ймовірністну складову, так і суб’єктивну складову процесу постановки діагнозу, яка є формалізацією експертної оцінки структури симптомокомплексу вказаного захворювання. Запропоновано варіанти спільного використання його складових (колектив вирішальних правил, зважування та підсумовування оцінок). Практичне значення отриманих результатів для галузі інформаційних технологій полягає в тому, що розроблені в дисертаційній роботі методи фрактальної обробки цифрових мамограм слугують науково-методичною основою для розробки відповідного інформаційного, алгоритмічного та програмного забезпечення. Розроблена комп’ютерна система, яка забезпечує підтримку прийняття рішення при класифікації цифрових мамограм на предмет наявності/відсутності патологічних структур з метою подальшої діагностики. Результати дисертаційної роботи впроваджені у навчальний процес НТУ “ХПІ” на кафедрі “Комп’ютерна інженерія та програмування” при вивченні дисциплін «Обробка сигналів та зображень», «Проектування комп'ютерних діагностичних систем», «Основи наукових досліджень» та в дипломному і курсовому проектуванні.