Разработка и исследование алгоритма выращивания регионов для сегментации медицинских данных

Манаков, Роман Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Алгоритм выращивания регионов, в основе которого заложена идея Region Growing, отличающаяся от существующих применением многоразмерных суперпикселей и построением сплайн-контура.

Введение ……………………………………………………………………………………………………… 11
1. Обзор литературы ………………………………………………………………………………….. 14
2. Содержательная и концептуальная постановки задачи ……………………………. 18
3. Математическая модель алгоритма ………………………………………………………… 20

3.1 Предобработка изображений ……………………………………………………………….. 20
3.2 Модель сегментации ……………………………………………………………………………. 21
3.3 Размещение первого суперпикселя ………………………………………………………. 22
3.4 Поиск внешних суперпикселей ……………………………………………………………. 24
3.5 Построение сплайн-контура ………………………………………………………………… 24
3.6 Детектирование границ ……………………………………………………………………….. 28
3.7 Методы принятия коллективных решений …………………………………………… 29

4. Программная реализация ……………………………………………………………………….. 31

4.1 Выбор среды разработки ……………………………………………………………………… 31
4.2 Интерфейс и особенности программной реализации ……………………………. 32

5. Тестирование …………………………………………………………………………………………. 35

5.1 Метрики оценки точности……………………………………………………………………. 35
5.2 Материалы ……………………………………………………………………………………….. 36

6. Результаты……………………………………………………………………………………………….. 38

6.1 Точность алгоритма …………………………………………………………………………….. 38
6.2 Скорость выполнения алгоритма …………………………………………………………. 42

7. Обсуждение результатов ………………………………………………………………………….. 45
8. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение … 49

8.1 Предпроектный анализ ………………………………………………………………………… 49
8.2 SWOT-анализ………………………………………………………………………………………. 52
8.3 Планирование управлением научно-технических проектом …………………. 57
8.4 Бюджет научно-технического исследования ………………………………………… 63
8.5 Реестр рисков ………………………………………………………………………………………. 70
8.6 Общий вывод по разделу……………………………………………………………………… 74

9. Социальная ответственность ………………………………………………………………….. 76

9.1 Повышенный уровень шума на рабочем месте …………………………………….. 78
9.2 Отклонение показателей микроклимата ……………………………………………….. 79
9.3 Недостаточная освещённость рабочей зоны …………………………………………. 81
9.4 Экологическая безопасность………………………………………………………………… 88
9.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………….. 89
9.6 Статические физические перегрузки ……………………………………………………. 91

Заключение …………………………………………………………………………………………………. 96
Список использованных источников ……………………………………………………………. 97
Приложение A …………………………………………………………………………………………… 101
Приложение Б ……………………………………………………………………………………………. 112

Современная цифровая медицина является востребованным направлением,
которое в будущем позволит вывести здравоохранение на принципиально новый
уровень развития. Однако, в тоже время внедрение качественных
информационных систем в медицинскую практику нетривиально и требует
решения множества сложнейших задач по обработке медицинской информации.
Одной из таких задач является обработка различного рода графической
информации: результаты исследования МРТ (магнитно-резонансной
томографии), снимки КТ (компьютерной томография), а также ультразвуковые
данные эхокардиографии.
Очевидно, что анализ графической информации начинается с выделения
на изображении интересующей области и определения её границ. Этот процесс
называется сегментацией. Сегментация необходима для локализации
интересующих объектов на изображениях. В контексте медицины это могут быть
различные анатомические структуры, ткани, элементы опорно-двигательной
системы, а также хирургические инструменты, находящиеся внутри тела
человека при проведении малоинвазивных операций. По результату сегментации
можно определить размеры и площадь сегментированных участков, выявить
отклонение от нормы и поставить правильный диагноз.
Таким образом, задача сегментации медицинских изображений
представляется достаточно неординарной и требует применения нестандартных
методов для её решения. В отличие от других областей, где данные чисты и
хорошо структурированы, медицинские данные очень разнородны,
неоднозначны, неполны и сильно зашумлены. Это является главной проблемой,
которая в зачастую приводит к нестабильной работе обычных методов
сегментации. Уже разработаны методы, которые позволяют частично решить
описанные выше проблемы. Работа таких методу сводится к статистическому
анализу суперпикселей. Под суперпикселями понимается группа пикселей,
объединённых по какому-либо признаку. Однако, недостатком таких подходов
является высокая сложность алгоритма, что приводит к большому времени
выполнения. В данной работе предлагается новый подход, основанный на
суперпиксельной обработке, который позволяет увеличить надёжность
алгоритма и повысить его скорость, путём снижения асимптотической
сложности алгоритма.
Целью данной работы, является разработка, реализация и исследование
алгоритма сегментации медицинских данных, в основе которого лежит принцип
выращивания регионов для повышения надёжности и скорости разработанного
метода. Для достижения цели необходимо решить следующий перечень задач:

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был разработан
метод выращивания регионов для сегментации медицинских данных. Сделана
реализация метода и проведено его тестирование. Исследовано поведение
алгоритма и влияние основных параметров: размеры начального и
минимального суперпикселя на скорость и точность сегментации. Исследовано
влияние этих размеров на стабильность работы алгоритма. Произведено
сравнение разработанного алгоритма с классическим алгоритмом выращивания
регионов.
Для этого был проведён анализ литературы, разработана концепция
выращивания региона суперпикселями, выбрана среда для разработки и написан
исходный код алгоритма. Далее проведена отладка и тестирование.
Тестирование разработанного алгоритма показало среднюю точность
94±2% и 93.5±6.7% на двух выборках изображений. Реализация алгоритма
позволила достичь большей устойчивости и стабильности, чем у алгоритма
“Region Growing”. По скорости сегментации классический алгоритм также
значительно уступает.
Достигнутые показатели не являются предельными для данной разработки.
Разработанный алгоритм, в связи с предложенной архитектурой, может быть
модифицирован за счёт:
 применения большего количества методов для детектирования
границ;
 использования новых методов коллективного принятия решений;
 реализация алгоритма с применением параллельных вычислений;
 масштабирование алгоритма для сегментации трёхмерных данных.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Егор В. кандидат наук, доцент
    5 (428 отзывов)
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.
    #Кандидатские #Магистерские
    694 Выполненных работы
    Дарья П. кандидат наук, доцент
    4.9 (20 отзывов)
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных... Читать все
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных исследований, связанных с журналистикой, филологией и литературой
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы
    Анастасия Л. аспирант
    5 (8 отзывов)
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибост... Читать все
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибостроение, управление качеством
    #Кандидатские #Магистерские
    10 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    Мария Б. преподаватель, кандидат наук
    5 (22 отзыва)
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальнос... Читать все
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальности "Экономика и управление народным хозяйством". Автор научных статей.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Кооперативные игры на гиперграфах
    📅 2019год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет