Розроблено концептуальну модель, і на її базі розширено структуровану модель об'єкта діагностики, яка враховує функціональний та структурний базис, експертні оцінки та невизначеності статистичних оцінок функціонального базису. Проведено формалізацію етапів перетворення інформації за побудови систем підтримки прийняття рішень у медичній діагностиці. Розроблено структуровані моделі об'єктів діагностики на етапах структурної ідентифікації квазіперіодичних біосигналів і медичних зображень, у разі синтезу ієрархічних структур діагностичних ознак і діагнозів, а також метод синтезу комбінованого вирішального правила з розщепленням недостовірних рішень у разі взаємодії ієрархічних структур діагностичних ознак і діагнозів, що виконує "песимістичний" прогноз, обумовлений невизначеністю апріорних умовних ймовірностей за умов врахування експертних оцінок структур симптомокомплексів. Визначено структуру, інформаційне та програмне забезпечення системи, проведено перевірку адекватності інформаційних технологій за обробки реальних біомедичних даних та їх впровадження.

  Скачати повний текст

Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі підвищення ефективності виявлення анатомічних та патологічнихих структур на слабоконтрастних напівтонових зображеннях молочнї залози шляхом розробки формалізованої моделі процесу мамографічного обстеження, математичних методів реалізації її окремих етапів та розробка системи підтримки прийняття рішень за допомогою сучасних інформаційних технологій.Метою дисертаційної роботи є удосконалення методів аналізу напівтонових біомедичних зображень в мамографічних системах підтримки прийняття рішень.Об'єктом дослідження є процес аналізу анатомічних та патологічних структур на цифрових мамограмах.Предметом дослідження виступають методи виділення та класифікації анатомічних та патологічних структур на цифрових мамограмах. За результатами дослідження отримано такі наукові результати: – удосконалено загальну модель процесу маммографічного обстеження, яка включає функціональну, структурну, інформаційну та математичні моделі шляхом формалізації етапів: введення діагностичних даних та попередня обробка мамограм з урахуванням особливостей їхнього відображення на слабоконтрастних напівтонових зображеннях молочної залози; фрактальна обробка цифрових мамограм з метою формування системи діагностичних ознак; розробка діагностичного вирішального правила формування комп’ютерного діагнозу; вироблення рішення щодо проведення діагностико-лікувального процесу, що дозволило застосувати формальні методи реалізації відмічених етапів;– набув подальший розвиток метод виділення та класифікації анатомічних та патологічних структур на цифрових маммограмах, включаючи внутрішньопротокові утворення та мікрокальцинати шляхом розрахунку їх фрактальної розмірності, що дозволило сформувати вектор діагностичних ознак для постановки комп’ютерного діагнозу;– вперше розроблено комбіноване діагностичне вирішальне правило на основі модифікації методу порівняння з еталоном шляхом внесення експертної інформації щодо структури симптомокомплексів при обчисленні координат прототипів класів, яке дозволяє врахувати як об’єктивну ймовірністну складову, так і суб’єктивну складову процесу постановки діагнозу, яка є формалізацією експертної оцінки структури симптомокомплексу вказаного захворювання. Запропоновано варіанти спільного використання його складових (колектив вирішальних правил, зважування та підсумовування оцінок). Практичне значення отриманих результатів для галузі інформаційних технологій полягає в тому, що розроблені в дисертаційній роботі методи фрактальної обробки цифрових мамограм слугують науково-методичною основою для розробки відповідного інформаційного, алгоритмічного та програмного забезпечення. Розроблена комп’ютерна система, яка забезпечує підтримку прийняття рішення при класифікації цифрових мамограм на предмет наявності/відсутності патологічних структур з метою подальшої діагностики.Результати дисертаційної роботи впроваджені у навчальний процес НТУ “ХПІ” на кафедрі “Комп’ютерна інженерія та програмування” при вивченні дисциплін «Обробка сигналів та зображень», «Проектування комп'ютерних діагностичних систем», «Основи наукових досліджень» та в дипломному і курсовому проектуванні.^UThe dissertation is devoted to solving the current scientific and practical problem of increasing the efficiency of detecting anatomical and pathological structures on low-contrast halftone images of the breast by developing a formalized model of the mammographic examination process, mathematical methods for implementing its individual stages, and developing a decision support system using modern information technologies.The aim of the dissertation is to improve methods of analysis of halftone biomedical images in mammographic decision support systems.The object of research is the process of analysis anatomical and pathological structures on digital mammograms.The subject of research methods of selection and classification of anatomical and pathological structures on digital mammograms are presented . According to the results of the research, the following scientific results were obtained:– the general model of the mammographic examination process, which includes functional, structural, informational and mathematical models, has been improved by formalizing the stages : input of diagnostic data and preliminary processing of mammograms taking into account the peculiarities of their display on low-contrast halftone images of the mammary gland; fractal processing of digital mammograms for the purpose of forming a system of diagnostic signs; development of a diagnostic decisive rule for the formation of a computer diagnosis; development of a decision regarding the diagnostic and treatment process , which allowed to apply formal methods of implementation of the noted stages;– the method of identifying and classifying anatomical and pathological structures on digital mammograms, including intraductal formations and microcalcifications by calculating their fractal dimension, was further developed, which made it possible to form a vector of diagnostic signs for making a computer diagnosis;– for the first time, a combined diagnostic decisive rule was developed based on the modification of the method of comparison with the standard by introducing expert information on the structure of symptom complexes when calculating the coordinates of class prototypes, which allows taking into account both the objective probabilistic component and the subjective component of the diagnosis process, which is a formalization expert assessment of the structure of the symptom complex of the specified disease. Variants of joint use of its components (collective decision rules, weighting and summarization of evaluations) are offered.The practical significance of the obtained results for the field of information technologies is that the methods of fractal processing of digital mammograms developed in the dissertation serve as a scientific and methodological basis for the development of appropriate information, algorithmic and software. A computer system has been developed that provides support for decision-making in the classification of digital mammograms for the presence/absence of pathological structures for the purpose of further diagnosis.The results of the dissertation work were implemented in the educational process of KhPI National Technical University at the Department of Computer Engineering and Programming in the study of the disciplines "Signal and Image Processing", "Design of Computer Diagnostic Systems", "Fundamentals of Scientific Research" and in diploma and coursework design.