<<
>>

Структура метода вторичной обработки визуализированной информации о состоянии ПЖ

Принимая за основу структуру системной модели вторичной обработки визу­ализированной информации о состоянии предстательной железы анкетированного

пациента, преобразованную и подготовленную в виде, удобном для реализации алгоритмов распознавания, идентификации и прогнозирования развития процес­сов, происходящих в ПЖ, метод вторичной обработки информации может быть сформулирован следующим образом.

1. Используя разработанный способ представления оцифрованного видео­кадра как единой гистограммы, уточнить передний план изображения ПЖ, парал­лельно вычитая фон в рамках масштабированной сцены;

2. С помощью структурирующих элементов, реализовать процедуру сегмен­тации и кластеризации уточненного переднего плана модифицированного видео­кадра;

3. Проверить условие окончания итераций по условию точности контуров и кластеров, при невыполнении условий, реализовать алгоритмы уточнения шага развертки гистограммы уточнения шага развертки гистограммы и оптимизации ширины линий контуров подобъектов изображения предстательной железы;

4. Уточнить центры кластеров, при необходимости определить новые коор­динаты центроидов для долей ПЖ;

5. Определить значения линейных и объемных признаков долей простаты и органа в целом, используя аналитические модели, используя аналитические моде­ли, сформировать рабочий словарь признаков;

6. Используя базу данных (эталонов), выполнить операции классификации и идентификации состояния ПЖ, если анализируется массив данных за некоторый момент времени, - спрогнозировать вид и темпы развития процессов, протекаю­щих в предстательной железе конкретного пациента (рисунок 3.11);

7. При неоднозначности локальных решений подключить базу знаний, определяя степень наибольшей «прохожести» тестируемого случая; при положи­тельном результате пополнить базу данных новым эталоном или уточнить суще­ствующий;

8. Сформулировать поддержку принятия решения как вариант (варианты) уверенности в диагностике состояния (здорового органа или его заболевания), сформулировать вид заболевания и прогноз его развития;

9.

Сформировать донесение для пользователя (врача-уролога или ученого- исследователя) как поддержку принятия решения.

Таким образом, реализация метода распознавания текущей ситуации (состо­яния ПЖ) содержит четыре основных последовательно реализуемых этапа пред­ставленных в виде функциональной модели на рисунке 3.12:

1 ) этап формирования совокупности информативных признаков, включаю­щий процедуры линейных измерений и вычисление геометрии предстательной железы, весовое использование анкетирования и результатов лабораторных ис­следований, а также преобразованные изображения предстательной железы (с по­мощью УЗИ) путем его спиральной адаптивно управляемой развертки с последу­ющим получением дополнительных признаков на основе статистической обра­ботки полученных гистограмм распределенной яркости (цвета) или посредством Фурье-преобразования оцифрованной яркостно-цветовой развертки, а в результа­те - получение амплитудного спектра, характерного для конкретной ситуации;

2) этап сегментации изображения простаты с использованием приемов кла­стеризации сегментов (долей) ПЖ, определением и уточнением центров (центро­идов);

3) этап описания ситуации на языке признаков;

4) этап распознавания ситуации (состояния ПЖ) путем сравнения исходного описания с эталонами базы данных, формулирования как результат работы авто­мата-советчика - поддержку принятия решения в виде варианта (или перечисле­ния вариантов с соответствующим весовым содержанием, уверенности в диагно­стике состояния ПЖ, прогнозирование развития заболевания (если анализируется массив видеокадров, упорядоченных во времени) или эффективности лечения (рисунок 3.11).

Рисунок 3.12 - Функциональная модель распознавания ситуаций и их идентификации

Метод обобщает операции сегментации и центрирования переднего плана изображения простаты на базе кластерного подхода, формирование основных и дополнительных признаков, использующих двойное преобразование изображения ПЖ и выделения статистических и спектральных оценок параметров и признаков, содержащихся в изображении предстательной железы в результате УЗИ, а также описание текущей ситуации (текущего состояния исследуемой простаты конкрет­ного пациента) на базе системной модели объекта и формирования принятий ре­шений (поддержки принятия решений) с использованием базы данных и итера­тивного процесса выбора наилучшего в рассматриваемом смысле решения, т.е. формулирование поддержки принятия решения (ППР) как уверенности диагноза (варианта или весовых вариантов) автомата-советчика.

3.6

<< | >>
Источник: Разумова Ксения Викторовна. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ВИЗУАЛИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ПРЕДСТАТЕЛЬНОЙ ЖЕЛЕЗЫ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2018. 2018

Еще по теме Структура метода вторичной обработки визуализированной информации о состоянии ПЖ:

  1. Часть 6.СРЕДСТВА И МЕТОДЫ СПЕЦИАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ
  2. Методы математической обработки и статистического анализа результатов исследования
  3. Методы статистической обработки полученных данных
  4. 2.2.5. Методы статистической обработки
  5. Методы статистической обработки материала
  6. Методы статистической обработки материалов исследования
  7. Методы статистической обработки
  8. Методы статистической обработки результатов
  9. Методы статистической обработки.
  10. Разумова Ксения Викторовна. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ВИЗУАЛИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ПРЕДСТАТЕЛЬНОЙ ЖЕЛЕЗЫ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2018, 2018
  11. Содержание
  12. ВВЕДЕНИЕ
  13. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРОСТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫХ В РЕЗУЛЬТАТЕ ТАУЗИ И ТРУЗИ
  14. Предпосылки к построению метода первичной обработки визуализированной информации, полученной в результате УЗИ и ТРУЗИ
  15. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВТОРИЧНОЙ ОБРАБОТКИ ВИЗУАЛИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ПЖ
  16. Формирование исходных данных для подсистемы вторичной обработки информации интеллектуальной системы
  17. Структура метода вторичной обработки визуализированной информации о состоянии ПЖ
  18. Синтез алгоритмов функционирования подсистем первичной и вторичной обработки
  19. Экспериментальные исследования по обработке видеокадров УЗИ
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -