Материалы портала «Научная Россия»

Красноярские ученые «раскрасили» медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний

Красноярские ученые «раскрасили» медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний
Цифровая обработка снимков на основе оригинальных алгоритмов и их цветовое кодирование позволяют на 25% уменьшить погрешность измеряемых параметров

Ученые из Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из СибГУ имени академика М. Ф. Решетнева, КрасГМУ имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого и СФУ разработали новый подход к анализу медицинских изображений. Цифровая обработка снимков на основе оригинальных алгоритмов и их цветовое кодирование
позволяют на 25% уменьшить погрешность измеряемых параметров. Благодаря такой методике хирурги смогут проводить более точную диагностику заболеваний. Результаты исследований опубликованы в монографии Computer Vision in Control Systems-4 в издательстве Springer.
Обработка медицинских изображений внутренних органов играет важную роль в диагностике и выявлении заболеваний пациентов, страдающих урологическими заболеваниями и грыжесечением. Коллектив ученых из Красноярска предложил вычислительную методику обработки и анализа медицинских изображений, которая позволяет разрабатывать новые
алгоритмы в диагностике в урологии и пластической хирургии. Благодаря анализу снимков можно обнаружить неоднородности в ткани, оценить местоположение очага заболевания, его контуры и размеры. При анализе снимков в пластической хирургии для врачей также важно знать морфологические особенности строения ткани.
Медицинские снимки, как любое изображение, содержат шум (вкрапления разноцветных точек или зернистость), связанный с
техническими особенностями получения фотографии. Для повышения качества снимка можно использовать различные фильтры. Красноярские ученые предложили использовать новую методику обработки медицинских изображений, которая в отличие от традиционных, кроме снижения шума, производит цветовое кодирование. Для этого исследователи оптимизировали алгоритмы нескольких фильтров, наиболее часто используемых для предварительной обработки изображений. По сравнению с обычными фильтрами новая методика позволяет повысить точность снимка и уменьшить погрешность измеряемых параметров до 25%.
Коллектив математиков и медиков рекомендует следующий алгоритм анализа медицинских изображений: применить фильтры шумоподавления, выделить характерную область заболевания, провести цветовое кодирование на различных масштабах и сформировать полученные данные. Цветовое кодирование в урологии существенно повысит точность изображений объектов интереса, особенно в сложных случаях мочекаменной болезни. В задачах пластической хирургии геометрический анализ и масштабируемая кодировка цвета позволят анализировать процесс регенерации ткани с повышенной точностью.
«Раскрашивая» разными цветами области поражения ткани на различных масштабах, мы с соавторами выяснили, что алгоритмическое цветовое кодирование позволяет выявить тонкие особенности строения, как изучаемого конкремента (камня), так и пространства вокруг него», - рассказал доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института
вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН Константин Симонов.
Другие соавторы исследования доктор медицинских наук Федор Капсаргин и хирург Татьяна Черепанова (Гракова) вводят новый метод в практику для диагностики, планирования хирургического вмешательства и последующего лечения.
«Используя традиционные подходы не так просто количественно оценить характер и степень поражения исследуемой области и ее параметры», – добавил ученый.
Такие технологии обработки изображений могут применяться во многих медицинских приложениях, а именно в магнитно-резонансной томографии (МРТ), ультразвуковой визуализации и рентгеновских снимках.
Помимо цифровой медицины, разработанный учеными алгоритм можно использовать при обработке и анализе визуальных данных в других предметных областях, в частности, в науках о Земле. В настоящее время математики – авторы исследования, работают над созданием вычислительного комплекса по обработке следов морских природных катастроф (последствия сильных землетрясений и проявления волн-наводнений цунами).

обработка медицинских изображений внутренних органов

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий