Информационные технологии
Распознавание изображений является актуальной задачей в ранней диагностике раковых заболеваний. Один из путей ее решения состоит в создании для обработки принимаемых изображений алгоритмов, использующих методы цифровой обработки данных. Однако вследствие трудоемкости известных алгоритмов распознавания возникает проблема обеспечения ее решения в реальном масштабе времени с высокой степенью качества. Мы предлагаем новый алгоритм распознавания, полученный с использованием математического аппарата вейвлет-преобразования, который позволяет найти одно из решений данной задачи.
Нами были рассмотрены медицинские изображения, содержащие как раковые клетки, так и нормальные. Данные изображения необходимо было разбить на два класса - нормальные и раковые. Поставленную задачу мы решали, используя современную технику вейвлет анализа. Общая схема вейвлет-анализа проходит в несколько шагов.
На первом шаге над изображением производится дискретное вейвлет преобразование.
На втором шаге происходит статистический анализ коэффициентов преобразования. После чего могут быть выявлены информативные признаки, отвечающие за раковые и нормальные клетки.
Таким образом, были проведены исследования большого количества изображений, содержащих как нормальные клетки, так и раковые.
Эксперименты над базой данных изображений показали эффективность данного алгоритма. Наибольшую эффективность дает использование в качестве информативных признаков таких параметров как стандартное отклонение и среднее абсолютное отклонение массива данных полученного после первого шага нашего алгоритма. На данный момент мы разрабатываем новый алгоритм анализа изображений, позволяющий с более высокой степенью вероятности различать раковые и нормальные клетки.
Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции
Ваши комментарии Обратная связь |
[Головная страница] [Конференции] |
© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск