Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2021 / с. 32-35

Модель распознавания бесструктурных гиперпигментированных областей в онкодерматологии

В.Г. Никитаев, А.Н. Проничев, О.Б. Тамразова, В.Ю. Сергеев, М.А. Соломатин, О.А. Медведева, В.С. Козлов


Аннотация

Представлена разработка модели распознавания бесструктурных гиперпигментированных областей на изображениях новообразований кожи. Решение указанной задачи важно для диагностики быстропрогрессирующего онкологического заболевания – меланомы кожи. В качестве исходных данных использовались изображения, полученные с применением цифрового оптического прибора – дерматоскопа РДС-2. Выделение областей гиперпигментации на изображениях новообразований кожи рассмотрено как ключевой этап решения поставленной задачи. На основе предложенной модели разработана программа по распознаванию исследуемых областей новообразования в онкодерматологии. Точность распознавания по результатам проведенного эксперимента составила 82 %. Предложенная модель может быть рекомендована к использованию в разработке систем поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы.


Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Валентин Григорьевич Никитаев, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра компьютерных медицинских систем,
Александр Николаевич Проничев, канд. техн. наук, доцент, отделение биотехнологий офиса образовательных программ, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ»,
Ольга Борисовна Тамразова, д-р мед. наук, профессор, кафедра дерматовенерологии и косметологии, факультет непрерывного медицинского образования, ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов»,
Василий Юрьевич Сергеев, канд. мед. наук, доцент, кафедра дерматовенерологии и косметологии, ФГБУ ДПО «Центральная государственная медицинская академия Управления делами Президента Российской Федерации»,
Михаил Андреевич Соломатин, студент,
Ольга Александровна Медведева, студентка,
Владимир Сергеевич Козлов, аспирант, кафедра компьютерных медицинских систем, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ», г. Москва,

Список литературы

1. Эркенова Ф.Д., Пузин С.Н. Статистика меланомы в России и странах Европы // Медико-социальная экспертиза и реабилитация. 2020. № 1. C. 44-52.
2. MacLellan A.N., Price E.L., Publicover-Brower P., Matheson K., Ly T.Y., Pasternak S., Walsh N.M., Gallant C.J., Oakley A., Hull P.R., Langley R.G. The Use of Non-Invasive Imaging Techniques in the Diagnosis of Melanoma: A Prospective Diagnostic Accuracy Study // Journal of the American Academy of Dermatology. 2020. Vol. 11. PP. 1-26.
3. Sonthalia S., Yumeen S., Kaliyadan F. Dermoscopy overview and extradiagnostic applications / StatPearls[Internet]. 2020. August 13. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK537131/.
4. Гетьман А. Дерматоскопия новообразований кожи. – Екатеринбург: Уральский Рабочий, 2015. 160 с.
5. Галил-Оглы Г.А., Молочков В.А., Сергеев Ю.В. Дерматоонкология. – М.: Медицина для всех, 2005. 872 с.
6. Демидов Л.В., Соколов Д.В., Булычева И.В., Шашков Б.В., Махсон А.Н., Ворожцов Г.Н., Кузьмин С.Г., Соколов В.В. Совершенствование методов диагностики меланомы кожи // Вестник РОНЦ им. H.H. Блохина РАМН. 2007. Т. 18. № 1. С. 36-41.
7. Жучков М.В., Булиньска А.К., Киттлер Г. Применение алгоритма «Хаос и Признаки» в оценке дерматоскопических изображений пигментных новообразований кожи // Дерматология (прил. к журн. «Consilium Medicum»). 2017. № 2. С. 5.
8. Nikitaev V.G. Expert systems in information measuring complexes of oncological diagnoses // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58. № 6. PP. 719-723.
9. Nikitaev V.G. Medical and biological measurements: Experimental high-technology information-measuring complexes of cancer diagnosis: Problems and key points of the construction methodology // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58. № 2. PP. 214-218.
10. Nikitaev V.G. Modern measurement principles in intellectual systems for a histological diagnosis of oncological illnesses // Measurement Techniques. 2015. Vol. 58. № 4. PP. 68-70.
11. Вудс Р., Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. 1072 c.
12. Ревякин А.М., Скурнович А.В. Подходы к разработке системы распознавания для решения задачи определения контента цифровых изображений // Науковедение (интернет- журнал). 2016. Т. 8. № 4. С. 25-25.
13. Стругайло В.В. Обзор методов фильтрации и сегментации цифровых изображений // Наука и образование. 2012. № 5. С. 270-281.