Automated system for processing ultrasound images of the carotid artery based on evolutionary algorithms.
Keywords:
evolutionary algorithms, genetic programming, ultrasound images processing, medical imagesAbstract
This thesis is devoted to solving actual scientific task of improving the quality of automated segmentation of ultrasound medical imaging. The quality of automated segmentation of ultrasound imaging (UI) of the carotid arteries of man, specifically. The model of proposed flexible system is based on evolutionary algorithms. This model allows you to change the set of image processing algorithms which are used by the system for the synthesis of image segmentation schemes. This method of automatic synthesizing of UI processing schemes is based on the genetic programming. Image segmentation schemes are synthesized from the set of image processing algorithms. The thesis presents the method for reducing of a power of the set of image processing algorithms. This makes it possible to accelerate the synthesis of image processing schemes by 5%.
The developed system was tested with real sets of ultrasound images of the carotid arteries of 47 patients at different stages of the disease. The automating selection of image processing schemes is based on calculation of texture parameters. This makes it possible to increase processing accuracy of ultrasound images of human carotid arteries by 10-15% in comparison with peers.
References
Беликова Т.А. Эволюционный поиск эффективных последовательностей фильтров в задаче бинаризации УЗ зображений / Т.А. Беликова, В.Ю. Скобцов // Труды ИПММ НАН Украины. – 2011. – Том 23. – С. 21-34.
Беликова Т.А. Генетический алгоритм в задаче фильтрации УЗ изображений и анализ эффективности его модификаций / Т.А. Беликова, В.Ю. Скобцов / Вестник Херсонского национального технического университета.– 2012.– №1(44).– С. 331-338.
Махно Т.О. Еволюційний алгоритм пошуку залежності між текстурними параметрами УЗЗ і якістю обробки УЗЗ різними методами // Вісник Кременчуцького Національного Університету імені Михайла Остроградського – Кременчук: КрНУ, 2015. – Випуск 1 (90). – Частина 1. – C. 27-35.
Махно Т.А. Автоматизированная система обработки ультразвуковых изображений сонных артерий на основе эволюционных алгоритмов // Электротехнические и компьютерные системы. – 2015. – № 18 (94).– С. 92-99.
Махно Т.А. Параметризация схем обработки УЗИ сонных артерий при помощи эволюционных алгоритмов // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. – 2015. – №5(114). – С. 57-60.
Беликова Т.А. Автоматизированный отбор фильтров в задаче сегментации монохромных УЗ зображений. Компютерна графіка та розпізнавання зображень / Т.А. Беликова, В.Ю. Скобцов // Збірник наукових праць науково-практичної Інтернет-конференції. Вінниця: Вінницький обласний інститут пуслядипломної освіти педагогічних працівників. – 2012. – С. 31-39.
Belikova T. Evolutionary methods of ultrasonic medical images filtration / T. Belikova, V. Skobtsov, Yu. Skobtsov // 1st EUMLS Conference: Mathematics for Life Sciences, Kyiv. – 2012. – P. 29.
Беликова Т.А. Определение востребованности фильтров при решении задачи сегментации монохромных УЗ изображений / Т.А. Беликова, В.Ю. Скобцов //Тезисы XV Международной научно-технической конференция «Моделирование, идентификация, синтез систем управления» (МИССУ’ 2012). –2012. – С. 102
Belikova T. Evolutionary approach to medical ultrasound image filtration. / T. Belikova, V. Skobtsov, Yu. Skobtsov // 2nd EUMLS Conference: Mathematics for Life Sciences, Kyiv. – 2013. – P. 4.
Беликова Т.А. Эволюционный отбор наиболее эффективных методов обработки изображений. // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта: Материалы международной научной конференции. Херсон: ХНТУ. – 2013. – С. 404-406.
Махно Т.А. Свойства множеств параметров Харалика в задаче текстурного анализа УЗ изображений // The 3th International Conference «Advanced Information Systems and Technologies, AIST 2014» . – 2014. – С. 135.
Makhno T.O Evolutionary approach to enhancement of medical ultrasound image processing. // 3nd EUMLS Conference: Mathematics for Life Sciences, Rivne. – 2015. – P. 15.
Махно Т.А. Параметризация схем обработки УЗИ сонных артерий при помощи эволюционных алгоритмов (тезисы) // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. – 2015. – №4 (приложение). – С. 9.
Makhno T. Evolutionary Approach to Ultrasound Images Segmentation // Theoretical and Applied Aspects of Cybernetics. Proceedings of the 5th international Scientific Conference of Students and Young Scientists.–2015. – С.53-59.
