Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/9843
Title: ГІСТОГРАМНІ АЛГОРИТМИ ОБРОБКИ ТЕЛЕВІЗІЙНИХ МАМОГРАФІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ
Authors: Мірошниченко, Олександра Сергіївна
Keywords: телевізійне мамографічне зображення
цифрова мамограма
алгоритм
патологія
гістограма
Issue Date: 2009
Publisher: Національний авіаційний університет
Abstract: Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.12.17 – Радіотехнічні та телевізійні системи. Національний авіаційний університет, Київ, 2009. Побудовано модель послаблення рентгенівського випромінювання нормальними і патологічними тканинами молочних залоз. Розроблено математичну модель розподілу яскравості цифрової мамограми нормальних тканин і патологій. Створено алгоритм підвищення ефективності пошуку патологій на телевізійних мамограмах. Розроблено алгоритм зниження ймовірності помилкових рішень алгоритмів пошуку патологій на цифрових телевізійних мамограмах. Алгоритм сегментації мамограм забезпечує в середньому в 2,38 разів зниження кількості пікселів, що підлягають обробці на подальших етапах. Використання алгоритму вирівнювання фону сегментованої області цифрової мамограми знижує ширину головного інформаційного інтервалу гістограми розподілу яскравості на рівні 0,5 від його максимуму на 18 % і дисперсії на 21 %, що свідчить про зменшення впливу структури молочної залози на пошук патологій. Проведення дослідження роботи алгоритму зниження ймовірності помилкових рішень пошуку патологій на мамограмах дав наступні результати: в середньому для методу центральних моментів кількість достеменно-позитивних результатів підвищується на 10,9 %, а помилково-позитивних – знижується на 1,7 %, для методу розділення на класи щільності кількість достеменно-позитивних результатів підвищується на 2,6 %, помилково-позитивних – знижується на 2,6 %.
Диссертация на получение научной степени кандидата технических наук по специальности 05.12.17 – Радиотехнические и телевизионные системы. Национальный авиационный университет, Киев, 2009. В диссертационной работе решены задачи разработки модели телевизионных мамографических изображений и построения на ее основе алгоритмов обработки изображений, которые имеют научное и практическое значение для повышения эффективности диагностики патологий молочных желез при использовании гистограммных методов диагностики цифровых маммограмм. Программа маммографического скриннинга, которая введена в большинстве развитых стран мира, требует от радиологов исследования большого количества снимков. В результате того, что патологии имеют небольшие размеры или плохо видны на фоне нормальных тканей, обработка одного снимка требует длительного времени, а вероятность ошибки при их выявлении высокая. Для увеличения достоверности диагностики снимки просматриваются еще одним радиологом – этот метод называют двойным просмотром – что приводит к повышению вероятности выявления патологии более чем на 15 %, но требует больших трат времени, что делает его дорогостоящим. Компьютерная диагностика (CAD – Computer-aided Detection) c 1998 является альтернативным методом двойного просмотра. Его использование снижает вероятность ошибочной постановки диагноза и стоимость каждого обследования. Существующие алгоритмы обработки телевизионных маммографических изображений имеют или высокий процент ложно-положительных решений или низкий процент достоверности. Первичная обработка цифровых маммограмм с использованием моделей тканей молочных желез позволит повысить процент правильно выявленных патологий и снизить процент ложно положительных решений. Экономически обоснованная техническая реализация скриннинговой маммографической сети на сегодняшний день предполагает широкое использование телевизионных методов формирования изображений, передачу их по широкополосным электронным каналам, автоматическую обработку и ее отображение на мониторах высокого пространственного разрешения. При этом задание обработки состоит как в обеспечении эффективного визуального выявления патологий, так и в реализации автоматического выявления признаков рака молочной железы с дальнейшим привлечением внимания оператора к найденным на изображении образованиям. Проведен обзор статистики заболеваемости раком молочной железы среди женского населения. Приведены основные формы и стадии данного заболевания. На основе анализа физико-анатомических особенностей тканей молочных желез впервые была построена модель ослабления рентгеновского излучения нормальных и имеющих патологии тканях молочных желез. Путем применения построенной модели ослабления рентгеновского излучения в биологических тканях при маммографии получена математическая модель теневого рентгеновского телевизионного изображения тканей молочных желез и патологий. На основе модели рентгеновских телевизионных изображений тканей молочной железы в двух проекциях впервые разработан алгоритм сегментации изображения молочной железы, который обеспечивает в среднем в 2,38 раза снижение количества пикселей, подвергающихся обработке на последующих этапах. Вследствие этого уменьшается и время обработки изображения в целом. В работе определены причины появления ошибок принятия решения первого и второго родов при поиске патологий на телевизионных цифровых мамограмах. Разработан алгоритм снижения вероятности ошибочных решений, использующий выравнивание фона в сегментированных областях, что приводит к уменьшению ошибок принятия решений второго рода. Разработан алгоритм уменьшения вероятности ошибочных решений первого рода, использующий различия в геометрических признаках изображений нормальных тканей и патологий на цифровых телевизионных маммограммах. В работе на большом статистическом материале показана высокая эффективность выравнивания фона цифровых телевизионных маммограмм. Использование алгоритма выравнивания фона сегментированной области маммографического изображения снижает ширину главного информационного интервала гистограммы распределения яркости на уровне 0,5 от его максимума на 18 % и дисперсии на 21 %, что говорит об уменьшении влияния структуры молочной желез на поиск патологий. Выполненные в работе исследования эффективности алгоритма снижения вероятности ошибочных решений при поиске патологий на цифровых телевизионных маммограммах дало следующие результаты: в среднем для метода центральных моментов количество истинно-положительных результатов принятия решений повышается на 10,9 %, а ложно-положительных – снижается на 1,7 %, для метода разделения на классы плотности количество истинно-положительных результатов принятия решений повышается на 2,6 %, ложно-положительных – снижается на 2,6 %. Это свидетельствует о существенном улучшении диагностики патологий молочных желез по цифровым телевизионным мамограммам. Полученные в работе результаты могут быть использованы в клинической практике при организации маммографического скрининга в программном обеспечении компьютерной автоматизированной диагностики патологий молочных желез.
Dissertation on the receipt of scientific degree of candidate of engineering’s sciences on specialty 05.12.17. - Radio Engineering’s and television’s systems. National aviation university, Kiev, 2009. The model of passing the x-ray radiation of breasts tissues and pathologies is built. The mathematical model of digital mamograms of breasts normal tissues and pathologies is developed. The algorithm of increase of efficiency of pathologies search is created on the mammograms. The algorithm of erroneous probability declines decisions of pathologies search algorithms is developed on digital mammograms. The algorithm of breasts work area segmentation provided on the average in 2,38 times of decline of amount of pixels which are processed on the subsequent stages. Using algorithm of background x-ray breasts image of work area smoothing, reduces the width of main informative interval of histogram of distributing of brightness at the level of 0,5 from his maximum on 18 % and dispersions on 21 %, that talks about diminishing of breasts structures influence on the pathologies search. Lead through research of decline erroneous algorithm work authenticity of pathologies search decisions on mammograms, gave the followings results: on the average for the method of central moments the amount of true-positive results rises on 10,9 %, and false-positive – goes down on 1,7 %, for the method of dividing into the classes of closeness the amount of true-positive results rises on 2,6 %, and false-positive – goes down on 2,6 %.
URI: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/9843
Appears in Collections:Автореферати НАУ

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
МІРОШНИЧЕНКО Олександра Сергіївна.doc2.01 MBMicrosoft WordView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.