Медицинская Техника / Медицинская техника №6, 2019 / с. 39-41

Автоматизированная система классификации рентгенограмм молочной железы

А.Р. Дабагов, В.А. Горбунов, С.А. Филист, И.А. Малютина, Д.С. Кондрашов

Аннотация

Рассмотрены основные принципы организации и экспериментальные исследования автоматизированной системы классификации рентгенограмм молочной железы. Работа автоматизированной системы основана на сегментации рентгенограмм на прямоугольные области с последующей их деформацией на основе критериев однородности порогового типа. Классификация выделенных сегментов осуществляется нейросетевыми классификаторами, работающими в пространстве информативных признаков, построенном на основе мультиметодных алгоритмов. Программное обеспечение выполнено в среде MATLAB 2018b. Приведены результаты качества классификации разработанного программного продукта на контрольных выборках.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Анатолий Рудольфович Дабагов, канд. техн. наук, президент, АО «Медицинские технологии Лтд», г. Москва,

Вячеслав Алексеевич Горбунов, д-р физ.-мат. наук, профессор, кафедра информатики и информационных технологий, ФГБОУ ВО «Вологодский государственный университет», г. Вологда,

Сергей Алексеевич Филист, д-р техн. наук, профессор,

Ирина Алексеевна Малютина, аспирант,

Дмитрий Сергеевич Кондрашов, студент, кафедра биомедицинской инженерии, ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», г. Курск,

e-mail: sfilist@gmail.com

Список литературы

1. Boyd H.F., Gio Y., Martin L.J. et. al. Mammographic density and the risk and detection of breast cancer // Engl. J. Med. 2007. Vol. 356. PP. 227-229.

2. Филист С.А., Дабагов А.Р., Томакова Р.А. и др. Метод каскадной сегментации рентгенограмм молочной железы // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019. № 9 (30). С. 49-61.

3. Филист С.А., Томакова Р.А., Шаталова О.В., Кузьмин А.А., Али Кассим К.Д. Метод классификации сложноструктурируемых изображений на основе самоорганизующихся нейросетевых структур // Радиопромышленность. 2016. № 4. С. 57-65.

4. Филист С.А., Дюдин М.В., Зуев И.В. и др. Автоматические классификаторы сложноструктурируемых изображений на основе мультиметодных технологий многокритериального выбора // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Системы и средства отображения информации и управления спецтехникой (СОИУ). 2015. Вып. 1. С. 130-140.

5. Белых В.С., Ефремов М.А., Филист С.А. Разработка и исследование метода и алгоритмов для интеллектуальных систем классификации сложноструктурируемых изображений // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016. № 2 (19). С. 12-24.

6. Филист С.А., Кудрявцев П.С., Кузьмин А.А. Развитие методологии бустинга для классификации флюорограмм грудной клетки // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 9. С. 10-15.

7. Дюдин М.В., Филист С.А., Кудрявцев П.С. Способ выделения и классификации контуров легких на изображениях флюорограмм грудной клетки // Наукоемкие технологии. 2014. Т. 15. № 12. С. 25-30.

8. Филист С.А., Томакова Р.А., Руденко В.В. Нечеткая сетевая модель морфологического оператора для формирования границ сегментов // Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2011. № 1 (96). Вып. 17/1. С. 188-195.

9. Томакова Р.А. Проектирование гибридной нейронной сети для анализа сложноструктурированных медицинских изображений // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2011. Т. 10. № 4. С. 916-923.

10. Филист С.А., Али Кабус К.Д., Кузьмин А.А. Формирование признакового пространства для задач классификации сложноструктурируемых изображений на основе спектральных окон и нейросетевых структур // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016. № 4 (67). С. 56-68.