Библиографическое описание:АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИЯ ПАТОЛОГИИ ЛЕГКИХ НА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКАХ / К. В. Симонов, А. Г. Зотин, Ю. А. Хамад. - Текст : непосредственный // Медицина и высокие технологии. - 2019. - № 2. - С. 46-53. - ISSN 2306-3645. Перевод заглавия: ALGORITHMS FOR PROCESSING AND ANALYSIS OF EXPERIMENTAL MEDICAL IMAGES
Аннотация:В статье представлен подход (вычислительная методика) для определения границ легких и классификации изображений в обычных рентгенограммах передней части грудной клетки. Мы определяем области легких, размеры областей и неровности формы с помощью методов сегментации, которые используются при обработке изображений на рентгенограммах грудной клетки. Из изображения извлекаем объекты интереса с использованием матрицы совпадений уровней серого (GLCM). Это позволяет классифицировать как нормальное изображение, так и аномальное (с патологиями), используя алгоритм вероятностной нейронной сети (PNN). Предложенный метод имеет преимущества в связи со сравнительно более коротким временем обучения и повышенной точностью.
The article presents an approach (computational methodology) for determining the boundaries of the lungs and classifying images in conventional radiographs of the anterior part of the chest. We define the areas of the lungs, the size of the areas and the irregularities of the shape using segmentation techniques that are used in image processing on chest radiographs. We retrieve objects of interest from the image using the gray level matrix of matches (GLCM). This allows us to classify both the normal image and the anomalous (with pathology) using the probabilistic neural network algorithm (PNN). The proposed method has advantages in connection with a relatively shorter training time and increased accuracy.
Издательство:Автономная некоммерческая оргназиция "Издательство РДК-Пресс, Москва
Источник:Медицина и высокие технологии
Выпуск:№ 2
Номера страниц:46-53
Держатель оригинала документа:Институт вычислительного моделирования СО РАН, Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета, Сибирский государственный университет науки и технологии им. академика М.Ф. Решетнева
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
