Автоматизована система обробки ультразвукових зображень сонних артерій на основі еволюційних алгоритмів.
Słowa kluczowe:
еволюційні алгоритми, генетичне програмування, обробка ультразвукових зображень, медичні зображенняAbstrakt
Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної наукової задачі підвищення якості автоматизованої сегментації ультразвукових зображень (УЗЗ), зокрема УЗЗ сонних артерій людини. Розроблено метод автоматичного синтезу схем сегментації УЗЗ на основі генетичного програмування, що за рахунок модифікацій операторів кросинговеру та мутації дозволяє підвищити швидкість синтезу та точність схем сегментації УЗЗ. Модель запропонованої гнучкої системи розроблена на основі еволюційних алгоритмів та дозволяє змінювати склад множини алгоритмів обробки зображень, що використовуються системою з метою синтезу методів сегментації зображень. Запропонований метод зменшення потужності множини алгоритмів обробки УЗЗ, комбінації яких дозволяють знайти точніші вирішення задачі сегментації УЗЗ, прискорює синтез методів обробки зображень на 5%.
Розроблена система була протестована на наборах реальних УЗЗ сонних артерій 47-ми пацієнтів на різних стадіях захворювання. Порівняно з аналогами на 10-15% було підвищено точність обробки УЗЗ сонних артерій людини за рахунок автоматизації вибору методів сегментації зображень за автоматично розрахованими значеннями текстурних параметрів.
Bibliografia
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.
