Российская академия наук Программа фундаментальных исследований Президиума ран фундаментальные науки – медицине
| Вид материала | Программа |
- Российская академия наук Программа фундаментальных исследований Президиума ран фундаментальные, 9808.28kb.
- Распоряжение Президиума ран от 23 сентября 2008 г. №10104-653 "Об утверждении Порядка, 422.29kb.
- Тезисы докладов, 4952.24kb.
- Тезисы докладов, 3726.96kb.
- Программа фундаментальных исследований Президиума ран фундаментальные науки медицине, 320.86kb.
- Программа фундаментальных исследований Президиума ран, 3259.61kb.
- Программа фундаментальных исследований президиума ран «Биоразнообразие» 2005-2008,, 173.94kb.
- Программа отчетной конференции по программе фундаментальных исследований Президиума, 123.52kb.
- Всероссийский симпозиум «Экология мегаполисов: фундаментальные основы и инновационные, 8.63kb.
- Научный журнал "Вопросы филологии" Оргкомитет: Сопредседатели, 47.73kb.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
ДЛЯ ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ ПАТАЛОГИИ СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ГЛАЗА
В.А.Сойфер, А.Г.Храмов, Н.Ю.Ильясова,
А.В.Куприянов, М.А.Ананьин, А.М.Малафеев
Институт систем обработки изображений РАН, Самара
Развитие методов анализа изображений глазного дна в настоящее время связано с совершенствованием систем для получения высококачественных изображений глазного дна и разработкой методов количественной оценки состояния кровотока. Некоторые из способов автоматизации диагностики таких заболеваний как диабетическая ретинопатия, глаукома, дистрофия зрительного нерва, отслоение сетчатки и другие основаны на анализе изображений и оценивания по ним различных характеристик и параметров, позволяющих сделать предположение о возможном диагнозе на основе ранее полученных статистических данных. Задача построения классификатора, способного обеспечить необходимое качество распознавания в условиях априорной неопределенности является чрезвычайно сложной. Предметом исследования данной работы является построение системы классификации на основе разработанных ранее диагностических признаков сосудов глазного дна и области диска зрительного нерва. В результате проведенных исследований был разработан метод классификации диагностических признаков сосудов глазного дна, основанный на применении самоорганизующихся карт Кохонена, позволивший значительно улучшить качество распознавания.
Сеть Кохонена использует неконтролируемое обучение, и обучающее множество состоит лишь из значений входных переменных. Сеть распознает кластеры в обучающих данных и распределяет данные по соответствующим кластерам.
Была разработана методика выбора классификатора, обеспе-чивающего наилучшее качество распознавания с использованием статистической теории восстановления зависимостей по эмпирическим данным и разработка методики выбора классификатора, обеспечивающего наилучшее качество распознавания в определенном классе данных.
Проведенные экспериментальные исследования точности и достоверности формирования экспертной оценки, а также сравнительный анализ различных классификаторов по реальным изображениям сосудов глазного дна показали обоснованность выбора данного метода.
В результате была спроектирована и реализована компьютерная система, предназначенная проведения сравнительного анализа различных систем классификации. Внутренние модули системы могут быть использованы в качестве составной части компьютерной системы диагностики глазного дна. Настоящее развитие работы связано с преобразованием системы классификации таким образом, чтобы разрабатываемая система могла выдавать количественные характеристики патологии, а не только экспертное заключение о том, принадлежит сосуд к классу нормы или патологии. Внедрение этой системы в медицинскую практику в дальнейшем расширит возможности существующих медицинских методик и позволяет автоматизировать диагностику.
Публикации по результатам исследований: (1) А.М.Малафеев, Применение самоорганизующихся карт Кохонена для классификации сосудов глазного дна – Труды Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием «IX Королевские чтения», с. 298, 2007; (2) А.Malapheev, M.Ananin, A.Kupriyanov, N.Ilyasova, The analysis of the retina vessels images based on the self-organized Kohonen’s map – Proceedings of the 8th International Conference on pattern recognition and image analysis: New information technologies (PRIA-8, 2007), p. 331-334, 2007; (3) А.М.Малафеев, А.В.Куприянов, Н.Ю.Ильясова. Метод классификации сосудов глазного дна, основанный на применении самоорганизующихся карт Кохонена. – Компьютерная оптика, том 31, № 1, 2007, с. 67-70.
СИСТЕМА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ УДАЛЕННОГО ДОСТУПА
К ДАННЫМ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ ПО МЕДЛЕННОМУ КАНАЛУ СВЯЗИ
Н.А.Кузнецов1), Д.В.Сушко1), Ю.М.Штарьков1)
1)Институт проблем передачи информации РАН, Москва
В настоящее время созданы и очень быстро пополняются многочисленные банки данных томографических исследований, широко используемые в медицине для диагностики, планирования лечения и т.д. Помимо долгосрочного хранения томографических данных (ТД), важно обеспечить возможность эффективного обмена ТД между различными банками данных и удаленного доступа к ТД. Последнее позволит пользователям (врачам, исследователям и др.) работать с удаленными ТД, проводить «на расстоянии» медицинские консультации, видео-конференции, семинары повышения квалификации медицинского персонала и т.д. Решение перечисленных задач затрудняется большим объемом ТД и выдвигает на первый план задачу их сжатия.
Основной рассматриваемой задачей является задача создания системы, которая позволит обеспечить удаленный доступ к ТД по медленному каналу связи (данные должны передаваться без искажений). ТД представляют собой набор (от нескольких до нескольких сотен) полутоновых изображений (томограмм), каждое из которых описывает плотность тканей пациента в плоскости одного среза. Томограмма содержит 512 х 512 элементов, целочисленные яркости которых соответствуют относительным плотностям тканей в единицах Хаунсфилда и описываются 12 битами. Поэтому на передачу одной томограммы по сравнительно медленному каналу (со скоростью передачи около 1 МБт/с) затрачивается около 3.2 с, а на весь набор ТД — в десятки раз больше. Такие задержки обмена данными неудобны для пользователя: известно, что работа в интерактивном режиме перестает быть комфортной, если время отклика на простые действия типа Open превышает 0.5 с. Один из основных способов уменьшения задержек — сжатие данных. Однако на практике, оставаясь в рамках требования сжатия данных без искажений, редко удается обеспечить степень сжатия изображений, большую 3. Тем самым время доступа не может быть сделано меньше 1 с. Это означает, что для решения поставленной задачи необходимо, помимо сжатия, использовать разумную стратегию доступа, которая позволила бы сократить субъективное время отклика (время доступа к неискаженным данным, разумеется, не может быть сокращено).
В основу разработанной системы положена основанная на принципе порционной передачи стратегия доступа, которая учитывает естественные предположения относительно потребностей пользователя при работе с ТД. Разработан и реализован согласованный с этой стратегией метод сжатия томограмм, обеспечивающий сжатия данных не менее чем в два раза. В алгоритме сжатия используется двумерное дискретное обратимое вейвлет-преобразование (по системе вейвлетов Легалла–Табатабаи) и неравномерное кодирование Хаффмана. Алгоритм сжатия реализован в виде динамически присоединяемой библиотеки (DLL) для операционной системы WINDOWS. Разработанная система обеспечивает субъективное время отклика порядка 0.4 с для доступа к первой томограмме из области интереса и почти мгновенный доступ ко всем последующим томограммам из той же области и, таким образом, обеспечивает пользователю комфортную работу с удаленными ТД.