Система підтримки прийняття діагностичних рішень при аналізі цифрових медичних зображень

Abstract

Дисертація 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.Dissertation for obtaining the scientific degree of Doctor of Philosophy (PhD) in specialty 123 - Computer Engineering - National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2023. The dissertation is devoted to solving the current scientific and practical problem of increasing the efficiency of detecting anatomical and pathological structures on low-contrast halftone images of the breast by developing a formalized model of the mammographic examination process, mathematical methods for implementing its individual stages, and developing a decision support system using modern information technologies. The aim of the dissertation is to improve methods of analysis of halftone biomedical images in mammographic decision support systems. The object of research is the process of analysis anatomical and pathological structures on digital mammograms. The subject of research methods of selection and classification of anatomical and pathological structures on digital mammograms are presented. In the introduction, attention is emphasized and the relevance of the researched topic is substantiated, the connection of the work with scientific programs, plans and topics is shown, the scientific novelty and practical significance of the obtained results are given. In the first chapter, the methods of mammary gland research are analyzed and the importance of mammographic examinations, which are the most safe and inexpensive, and have sufficient information, especially in the early stages of diagnosing breast pathology, is shown. The analysis of the methods of digital processing of biomedical images was carried out and the peculiarities of the construction of decision support systems in the medicine of biomedical images were considered. It is shown that the existing methods of digital image processing have a limited scope of application in the processing of mammograms, since the specified images are low-contrast, contain a significant noise component, and the parameters of the diagnostic elements are highly variable. In addition, such elements of mammograms as extraductal formations and microcalcifications have a regular (fractal) structure. The relevance of the chosen work topic is substantiated and the feasibility of developing specialized search methods is established anatomical and pathological structures on digital mammograms, as well as classification of mammograms according to the types of detected pathologies. The obtained conclusions made it possible to formulate the purpose of the work and the task of the research. In the second section, formalization is performed stages of the process of carrying out mammographic examinations by a care mammologist and the species is the critical element _ _ mammographic EDPS , which may lead to making incorrect decisions or errors in decision - making. The formalization of the stages of the process of conducting mammographic examinations was carried out and a generalized model of the process was developed, which includes a functional, structural, informational and mathematical model, which ultimately allow to increase the reliability and validity of medical decisions and minimize the risks of medical errors. The third chapter examines the peculiarities of the process of morphological analysis of digital mammograms. It is noted that the mammogram belongs to the class of biomedical images with locally concentrated features. The task of morphological analysis is the selection of informative structural elements of mammograms against the background of obstacles, the parameters of which serve to form the space of diagnostic features. The perspective of using fractal analysis for the study and classification of mammograms, in particular, for the diagnosis of breast cancer in the early stages of development , is shown . A method of morphological analysis of digital mammograms, taking into account their fractal dimension, has been developed. Corresponding mathematical expressions are given and an algorithm for calculating the fractal dimension of halftone images of mammograms, or their selected fragments - zones of interest, is proposed. In the fourth chapter, the development of a combined diagnostic decision rule is carried out. Two approaches to diagnosis are noted: – traditional diagnostics, where each disease is characterized by a certain set of values of diagnostic signs (symptoms) that form the symptom complex of the disease, and is an expert assessment of each disease ( subjective component) ; – a classification problem, in which the model of the object of diagnosis is a "black drawer", and the relationship between the formalized states of the object of diagnosis (a set of diagnostic states in a given subject area) and the vector of input diagnostic features ( objective component) is sought . This dependence is determined at the training stage during the analysis of the training sample, the elements of which are patients with a confirmed diagnosis, and later at the classification stage it is used to diagnose new patients during the analysis of the vector of input features. Of the method of comparison with the standard as an objective component is substantiated , and the mechanisms of taking into account expert evaluations regarding the structure of the symptom complex when calculating the coordinates of class standards are considered. In the fifth chapter , the structure of the SPPR for conducting mammographic examinations is developed on the basis of previously developed functional, informational, structural and mathematical models. The requirements that the system must satisfy have been formulated and the functional purpose of the system's main modules has been considered. Test verification was performed using the MatLab interactive environment with a built-in high-level programming language. The methods developed in the dissertation were tested on real data, which confirmed their efficiency and effectiveness. In the conclusions, the main results of the scientific work regarding the solution of the set scientific problems of the research are presented. According to the results of the research, the following scientific results were obtained: - the general model of the mammographic examination process, which includes functional, structural, informational and mathematical models, has been improved by formalizing the stages : input of diagnostic data and preliminary processing of mammograms taking into account the peculiarities of their display onlow-contrast halftone images of the mammary gland; fractal processing of digital mammograms for the purpose of forming a system of diagnostic signs; development of a diagnostic decisive rule for the formation of a computer diagnosis; development of a decision regarding the diagnostic and treatment process , which allowed to apply formal methods of implementation of the noted stages; – the method of identifying and classifying anatomical and pathological structures on digital mammograms, including intraductal formations and microcalcifications by calculating their fractal dimension, was further developed, which made it possible to form a vector of diagnostic signs for making a computer diagnosis; – for the first time, a combined diagnostic decisive rule was developed based on the modification of the method of comparison with the standard by introducing expert information on the structure of symptom complexes when calculating the coordinates of class prototypes, which allows taking into account both the objective probabilistic component and the subjective component of the diagnosis process, which is a formalization expert assessment of the structure of the symptom complex of the specified disease. Variants of joint use of its components (collective decision rules, weighting and summarization of evaluations) are offered. The practical significance of the obtained results for the field of information technologies is that the methods of fractal processing of digital mammograms developed in the dissertation serve as a scientific and methodological basis for the development of appropriate information, algorithmic and software. A computer system has been developed that provides support for decision-making in the classification of digital mammograms for the presence/absence of pathological structures for the purpose of further diagnosis. The results of the dissertation work were implemented in the educational process of KhPI National Technical University at the Department of Computer Engineering and Programming in the study of the disciplines "Signal and Image Processing", "Design of Computer Diagnostic Systems", "Fundamentals of Scientific Research" and in diploma and coursework design.